07_select rows from columns value

08 Oct 2017 | 7 Minute Read on Pandas

select rows from where columns condition¶

Pandas에서도 sql처럼 특정 columns의 값들을 조건을 기반으로 row를 조회하고 싶어 한다.
- 즉, select * from table where colume_name = some_value 같은 형태를 의미한다.
위의 표현식을 dataframe을 사용할 경우에는 다음과 같이 표현 할 수 있다.
- df.loc[df['column_name'] == some_value]
- df.loc[df['column_name'] != some_value] -- not 조건
sql의 In 처럼 여러개의 값(multiple_values)을 선택하려면 isin을 사용한다.
- df.loc[df['column_name'].isin(multiple_values)]
- df.loc[~df['column_name'].isin(multiple_values)] -- isin을 사용할 경우 부정은 앞에 ~를 사용
- loc[]의 인자로 boolean 값이 들어가는 boolean indexing의 형태임.
만약에 조건이 2개 이상이면 & 연산자를 다음과 같이 사용한다.
- df.loc[(df['column_name1'] == some_value1) & (df['column_name2'] == some_value2)]
- df.loc[(df['column_name'] == some_value) & df['other_column'].isin(multiple_values)]

</div>

In [1]:

import pandas as pd
import numpy as np

data  = np.arange(12).reshape((3, 4))

index = [2003, 2004, 2005 ]
columns = ['Arizona','Boston', 'Chicago','Detroit']
df = pd.DataFrame(data = data, index = index, columns = columns)

In [2]:

# 컬럼 조건이 하나일 경우
df.loc[df['Arizona'] == 0]  # <--  df.loc[df.loc[:,'Arizona'] == 0] 와 같은 의미

Out[2]:

	Arizona	Boston	Chicago	Detroit
2003	0	1	2	3

In [3]:

# .loc[] 를 생략할 수 있음
print(df[df['Arizona'] == 0])

      Arizona  Boston  Chicago  Detroit
2003        0       1        2        3

In [4]:

#  not 조건이면  '==' 대신에 '!= '를 사용한다.
df[df['Arizona'] != 0]

Out[4]:

	Arizona	Boston	Chicago	Detroit
2004	4	5	6	7
2005	8	9	10	11

In [11]:

# 조건에 컬럼 비교를 위해 부등호를 넣을 수 있다.
data  = np.random.randn(3, 4)
df = pd.DataFrame(data = data, index = index, columns = columns)
print(df)                        
df[df['Arizona'] > df['Detroit']]

       Arizona    Boston   Chicago   Detroit
2003  0.907345  0.240986 -0.895304 -2.057843
2004  0.865341 -1.170443 -1.138361  0.100939
2005 -0.076767 -1.259515 -0.717019  1.686924

Out[11]:

	Arizona	Boston	Chicago	Detroit
2003	0.907345	0.240986	-0.895304	-2.057843
2004	0.865341	-1.170443	-1.138361	0.100939

In [12]:

#applymap과 lambda를 사용하여 숫자를 문자로 치환함
df = df.applymap(lambda x: 'Win' if x > 1 else 'Final' if  x > 0   else 'Lose') 
print(df)

     Arizona Boston Chicago Detroit
2003   Final  Final    Lose    Lose
2004   Final   Lose    Lose   Final
2005    Lose   Lose    Lose     Win

In [15]:

# 조건에 문자열 
df.loc[df['Arizona']=='Lose']

Out[15]:

	Arizona	Boston	Chicago	Detroit
2005	Lose	Lose	Lose	Win

In [14]:

# 조건에 여러개의 값은 isin을 사용
some_values  = ['Win','Final']
df.loc[df['Arizona'].isin(some_values)]

Out[14]:

	Arizona	Boston	Chicago	Detroit
2003	Final	Final	Lose	Lose
2004	Final	Lose	Lose	Final

In [19]:

# isin의 부정 조건 
df.loc[~df['Arizona'].isin(['Win'])]

Out[19]:

[2003    True
 2004    True
 2005    True
 Name: Arizona, dtype: bool]

In [20]:

#만약에 조건이 2인 경우에 & 연산자를 사용.
df.loc[(df['Arizona'] == 'Final') & (df['Boston'] == 'Final')]

Out[20]:

	Arizona	Boston	Chicago	Detroit
2003	Final	Final	Lose	Lose