Pandas在数据框内使用OR语句进行多条件切片/选择

在本文中，我们将简要介绍如何在Pandas数据框中使用OR语句进行多条件切片/选择。通常，当我们需要仅限制一个条件时，我们使用适当的比较运算符来指定过滤标准。但是，当我们需要使用逻辑OR运算符来指定两个或多个条件的组合以过滤数据框时，我们需要一个不同的方法。在Pandas数据框中，我们可以使用|字符（垂直线字符）来实现这一点。

假设我们有一个数据框”data_frame”，其所有行都包含三个列’col_1’、’col_2’和’col_3’。我们希望选择data_frame中的所有行，其中“ col_1”等于某个字符串变量“ value_1”或“ col_2”等于某个整数变量“ value_2”。同样，我们还可以添加其他条件，使用常规逻辑运算符（如“ and”、“ not”等）来组合条件。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data_frame = pd.DataFrame({'col_1': ['A', 'B', 'C', 'D', 'E'],
                           'col_2': [1, 2, 3, 4, 5],
                           'col_3': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]})

# 选择 data_frame 中 “col_1”等于“value_1”或“col_2”等于“value_2”的行
value_1 = 'A'
value_2 = 2
selected_rows = data_frame[(data_frame.col_1 == value_1) |
                           (data_frame.col_2 == value_2)]

print(selected_rows)

在这个例子中，我们首先创建了一个名为“data_frame”的DataFrame对象，其中包含三个列’col_1’、’col_2’和’col_3’。然后，我们使用逻辑OR运算符（|）来选择所有满足任一条件的行，并将结果保存在名为“selected_rows”的DataFrame对象中。在这种情况下，我们只选择了第一个和第二个行，因为它们具有数据类型“ str”和“ int”，它们满足了我们的指定条件。

阅读更多：Pandas 教程

在数据集中使用多个条件

现在，让我们为特定数据集中的多个条件创建pandas数据框。我们将使用电影数据集，并使用“电影名”、“演员姓名”和“评级”三列来完善数据集。将只选择高级评级电影（R-rated电影）或由特定女演员出演的电影。下面是代表数据集和多条件选择的示例代码：

import pandas as pd

film_df = pd.DataFrame({'电影名': ['狮子王', '复仇者联盟', '摔跤吧！爸爸', '苏乞儿', '拆局专家'],
                        '演员姓名': ['James Earl Jones, Jeremy Irons', 'Robert Downey Jr., Chris Evans',
                                  'Aamir Khan，Sakshi Tanwar ','Fu Sheng, Ti Lung','刘德凯,陈子聪'],
                        '评级': ['G', 'PG-13', 'PG', 'NR', 'R']})

female_actors = ['Sakshi Tanwar']

r_rated = ['R']

# 选择特定女演员演出的电影或者评级为R的电影
selected_films = film_df[(film_df['演员姓名'].str.contains('|'.join(female_actors))) |
                         (film_df['评级'].str.contains('|'.join(r_rated)))]

print(selected_films)

在这个例子中，我们首先使用电影数据集创建了名为“film_df”的DataFrame对象。然后，我们将特定的女演员姓名列表和R级别评分格式保存为“female_actors”和“r_rated”变量。接下来，我们使用逻辑OR运算符（|）来选择所有满足任意条件的电影，并将结果保存到名为“selected_films”的DataFrame对象中。在这种情况下，我们只选择了第三个和第五个电影，因为它们满足了我们的任意条件。

结合使用AND，OR和NOT语句

在Pandas中，您可以结合使用AND、OR和NOT语句来创建更复杂的数据框选择条件。下面是一个示例代码：

selected_films = film_df[((film_df['演员姓名'].str.contains('|'.join(female_actors))) &
                          (film_df['评级'] != 'PG')) |
                         (film_df['评级'].str.contains('|'.join(r_rated)))]

print(selected_films)

在这个例子中，我们使用AND运算符（&）和NOT运算符（!=）来选择所有满足以下条件的电影：1）电影由特定女演员之一出演并且电影评级不是PG等级；或者2）电影评级为R等级。我们将结果保存在名为“selected_films”的DataFrame对象中。

总结

在Pandas数据框中使用OR语句进行多条件切片/选择是非常常见的操作。在本文中，我们介绍了如何使用逻辑OR运算符（“|”字符）选择满足任意条件的行和列，并结合使用其他逻辑运算符（如AND、NOT等）创建更复杂的数据框选择条件。掌握这些技巧可以让您更有效地处理Pandas数据框中的多个条件选择操作。