Python Pandas：如何根据条件选择DataFrame行

我们可以设置条件并获取DataFrame行。可以使用逻辑运算符和关系运算符设置这些条件。

首先，导入所需的Pandas库-

import pandas as pd

让我们创建一个DataFrame并读取我们的CSV文件-

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

获取注册价格低于1000的dataframe行。我们使用关系运算符进行比较-

dataFrame[dataFrame.Reg_Price < 1000]

示例

以下是代码-

import pandas as pd

# 读CSV文件
dataFrame = pd.read_csv("C:\Users\amit_\Desktop\SalesRecords.csv")
print("DataFrame...\n",dataFrame)

# 计算DataFrame中的行数和列数
print("\n我们的DataFrame中的行数和列数= ",dataFrame.shape)

# 获取注册价格低于1000的dataframe行
resData = dataFrame[dataFrame.Reg_Price < 1000]

print("DataFrame...\n",resData)

输出

这将产生以下输出-

DataFrame...
           Car   Date_of_Purchase   Reg_Price
0          BMW         10/10/2020        1000
1        Lexus         10/12/2020         750
2         Audi         10/17/2020         750
3       Jaguar         10/16/2020        1500
4      Mustang         10/19/2020        1100
5  Lamborghini         10/22/2020        1000

我们的DataFrame中的行数和列数= (6, 3)
DataFrame...
     Car   Date_of_Purchase   Reg_Price
1  Lexus         10/12/2020         750
2   Audi         10/17/2020         750