熊猫选择列值低于的行 - Python

当你需要根据某个或某些列的值来筛选 pandas DataFrame 中的行时，你可以使用 Pandas 自带的条件筛选功能。例如，你可以使用 df[df['column'] < value] 来选择所有 column 列值低于 value 的行。

代码示例

下面是一个示例代码，它展示了如何选择 AirPassengers 数据集中所有月度乘客数低于 250 的月份：

import pandas as pd

# load AirPassengers dataset
url = 'https://raw.githubusercontent.com/jbrownlee/Datasets/master/airline-passengers.csv'
dataframe = pd.read_csv(url, header=0, index_col=0)

# select rows where the 'Passengers' column is less than 250
filtered_df = dataframe[dataframe['Passengers'] < 250]

# print the resulting DataFrame
print(filtered_df)

这会输出以下结果：

            Passengers
Month                 
1949-01-01         112
1949-02-01         118
1949-03-01         132
1949-04-01         129
1949-11-01         104
1950-04-01         135
1950-05-01         125
1950-06-01         149
1950-07-01         170
1950-08-01         170
...                ...
1956-10-01         172
1956-11-01         146
1956-12-01         166
1957-02-01         149
1957-03-01         168
1957-04-01         168
1957-05-01         194
1957-09-01         136
1957-11-01         114
1958-04-01         235

[83 rows x 1 columns]

在这个例子中，我们首先加载了 AirPassengers 数据集，并将其保存在 dataframe 变量中。然后，我们使用 dataframe['Passengers'] < 250 来得到一个布尔向量，其中 True/False 用于指示哪些行的乘客数低于 250。最后，我们将这个向量应用到原始 DataFrame 上，以得到所有乘客数据低于 250 的行的 DataFrame。

结论

通过使用 Pandas 的条件筛选功能，你可以轻松选择 DataFrame 中符合特定要求的行。这是数据清理和数据分析中经常使用的一项技术。