Python Pandas - 결합된 행과 열의 하위 집합 선택

행과 열의 하위 집합을 선택하려면 loc . 대괄호와 같은 인덱스 연산자를 사용하고 위치에 조건을 설정합니다.

다음이 Microsoft Excel에서 열린 CSV 파일의 내용이라고 가정해 보겠습니다. -

먼저 CSV 파일에서 Pandas DataFrame으로 데이터를 로드합니다. -

dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")

결합된 행과 열의 하위 집합을 선택합니다. 오른쪽 열은 표시하려는 열, 즉 여기에 자동차 열을 표시합니다. −

dataFrame.loc[dataFrame["Units"] > 100, "Car"]

예

다음은 코드입니다 -

import pandas as pd

# Load data from a CSV file into a Pandas DataFrame:
dataFrame = pd.read_csv("C:\\Users\\amit_\\Desktop\\SalesData.csv")
print("\nReading the CSV file...\n",dataFrame)

# selecting a subset of rows
print("\nSelect cars with Units more than 100: \n",dataFrame[dataFrame["Units"] > 100])

# displaying only two columns
res = dataFrame[['Reg_Price','Units']];
print("\nDisplaying only two columns : \n",res)

# Select a subset of rows and columns combined
# Right column displays the column you want to display i.e. Cars column here
res2 = dataFrame.loc[dataFrame["Units"] > 100, "Car"]

# display subset
print("\nSubset...\n",res2)

출력

이것은 다음과 같은 출력을 생성합니다 -

Reading the CSV file...
       Car   Reg_Price   Units
0      BMW        2500     100
1    Lexus        3500      80
2     Audi        2500     120
3   Jaguar        2000      70
4  Mustang        2500     110

Select cars with Units more than 100:
       Car   Reg_Price   Units
2     Audi        2500     120
4  Mustang        2500     110

Displaying only two columns :
    Reg_Price   Units
0        2500     100
1        3500      80
2        2500     120
3        2000      70
4        2500     110

Subset...
2 Audi
4 Mustang
Name: Car, dtype: object