Pandas 按字典过滤 - Python

在 Python 的 Pandas 库中，可以使用字典将 DataFrame 中的某些行和列过滤出来，常见的使用场景是根据一些条件筛选数据集中的特定数据。

示例代码

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {
    '国家': ['中国', '美国', '英国', '法国', '德国', '日本'],
    '人口': [14.3, 3.27, 6.6, 0.67, 0.83, 1.26],
    '面积': [9.6, 9.8, 2.1, 0.64, 0.36, 0.38]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个字典
conditions = {
    '国家': ['中国', '美国', '日本'],
    '面积': [9.6, 9.8, 0.38]
}

# 将字典转换成 DataFrame
df_conditions = pd.DataFrame(conditions)

# 按字典过滤 DataFrame
result = pd.merge(df, df_conditions, on=['国家', '面积'])

# 输出结果
print(result)

代码说明

上述代码主要分为三步：

1. 创建一个 DataFrame
2. 创建一个字典，作为过滤条件
3. 使用 Pandas 的 merge 函数，将 DataFrame 和 字典条件进行合并（即过滤）

在上述示例代码中，我们首先创建了一个 DataFrame，该 DataFrame 包含三列数据：国家、人口、面积。然后，我们创建了一个字典，该字典中包含两列数据：国家、面积。接着，我们使用 Pandas 的 merge 函数，将 DataFrame 和 字典条件按照国家和面积这两个条件进行合并。 最后，我们输出了结果，输出结果中只包含中国、美国和日本这三个国家的信息，并且只包含这三个国家对应的面积信息。

Markdown 代码

# Pandas 按字典过滤 - Python

在 Python 的 Pandas 库中，可以使用字典将 DataFrame 中的某些行和列过滤出来，常见的使用场景是根据一些条件筛选数据集中的特定数据。

## 示例代码

```python
import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {
    '国家': ['中国', '美国', '英国', '法国', '德国', '日本'],
    '人口': [14.3, 3.27, 6.6, 0.67, 0.83, 1.26],
    '面积': [9.6, 9.8, 2.1, 0.64, 0.36, 0.38]
}
df = pd.DataFrame(data)

# 创建一个字典
conditions = {
    '国家': ['中国', '美国', '日本'],
    '面积': [9.6, 9.8, 0.38]
}

# 将字典转换成 DataFrame
df_conditions = pd.DataFrame(conditions)

# 按字典过滤 DataFrame
result = pd.merge(df, df_conditions, on=['国家', '面积'])

# 输出结果
print(result)

代码说明

上述代码主要分为三步：

1. 创建一个 DataFrame
2. 创建一个字典，作为过滤条件
3. 使用 Pandas 的 merge 函数，将 DataFrame 和 字典条件进行合并（即过滤）

在上述示例代码中，我们首先创建了一个 DataFrame，该 DataFrame 包含三列数据：国家、人口、面积。然后，我们创建了一个字典，该字典中包含两列数据：国家、面积。接着，我们使用 Pandas 的 merge 函数，将 DataFrame 和 字典条件按照国家和面积这两个条件进行合并。 最后，我们输出了结果，输出结果中只包含中国、美国和日本这三个国家的信息，并且只包含这三个国家对应的面积信息。

    国家    人口    面积
0   中国  14.30  9.60
1   美国   3.27  9.80
2   日本   1.26  0.38