Python – filter()를 사용하여 열의 하위 집합 만들기

열의 하위 집합을 만들기 위해 filter()를 사용할 수 있습니다. 이를 통해 like 연산자를 사용하여 유사한 패턴의 열 값을 필터링할 수 있습니다. 먼저 3개의 열이 있는 DataFrame을 생성해 보겠습니다. -

dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]})

이제 여러 열이 있는 하위 집합을 만들어 보겠습니다. -

dataFrame[['Opening_Stock','Closing_Stock']]

유사한 패턴의 이름으로 하위 집합 만들기 -

dataFrame.filter(like='Open')

예시

다음은 전체 코드입니다 -

import pandas as pd

dataFrame = pd.DataFrame({"Product": ["SmartTV", "ChromeCast", "Speaker", "Earphone"],"Opening_Stock": [300, 700, 1200, 1500],"Closing_Stock": [200, 500, 1000, 900]})

print"DataFrame...\n",dataFrame

print"\nDisplaying a subset using indexing operator:\n",dataFrame[['Product']]

print"\nDisplaying a subset with multiple columns:\n",dataFrame[['Opening_Stock','Closing_Stock']]

print"\nDisplaying a subset with similarly patterned names:\n",dataFrame.filter(like='Open')

출력

이렇게 하면 다음 출력이 생성됩니다 -

DataFrame...
   Closing_Stock   Opening_Stock    Product
0           200             300     SmartTV
1           500             700  ChromeCast
2          1000            1200     Speaker
3           900            1500    Earphone

Displaying a subset using indexing operator:
      Product
0     SmartTV
1  ChromeCast
2     Speaker
3    Earphone

Displaying a subset with multiple columns:
   Opening_Stock   Closing_Stock
0         300             200
1         700             500
2        1200            1000
3        1500             900

Displaying a subset with similarly patterned names:
   Opening_Stock
0          300
1          700
2       1200
3 1500