科学の箱

科学・IT・登山の話題

Python

dataframeで条件を付けて要素を返す方法

投稿日:2018年3月13日 更新日:

前回の続きから。

dfは現在以下のようになっている。

W X Y Z
A 2.706850 0.628133 0.907969 0.503826
B 0.651118 -0.319318 -0.848077 0.605965
C -2.018168 0.740122 0.528813 -0.589001
D 0.188695 -0.758872 -0.933237 0.955057
E 0.190794 1.978757 2.605967 0.683509

ここで要素>0を判断してみる。


df > 0

W X Y Z
A True True True True
B True False False True
C False True True False
D True False False True
E True True True True

要素>0だけを抜き出すと以下のようになる。


df[df>0]

W X Y Z
A 2.706850 0.628133 0.907969 0.503826
B 0.651118 NaN NaN 0.605965
C NaN 0.740122 0.528813 NaN
D 0.188695 NaN NaN 0.955057
E 0.190794 1.978757 2.605967 0.683509

次に列W>0の行だけを抜き出す。


df[df['W']>0]

この結果は以下のようになる。
W X Y Z
A 2.706850 0.628133 0.907969 0.503826
B 0.651118 -0.319318 -0.848077 0.605965
D 0.188695 -0.758872 -0.933237 0.955057
E 0.190794 1.978757 2.605967 0.683509

さらに特定の列だけを取得したいならば以下のような形式で取得できる。


df[df['W']>0]['X']]

A 0.628133
B -0.319318
D -0.758872
E 1.978757
Name: X, dtype: float64

メタ情報

inarticle



メタ情報

inarticle



-Python
-

執筆者:


comment

メールアドレスが公開されることはありません。 * が付いている欄は必須項目です

関連記事

no image

automated the boring

まずは肩慣らし print(‘Hello world!’) print(‘What is your name?’) # ask for their na …

no image

numpyのインポートおよび環境確認

機械学習をする際には必須のnumpy。まずはインポートして利用できるようにする。 import numpy as np # 正しくインポートされれば基本的にはメッセージが出てこない。 逆に下記のような …

no image

UnionFindのfindについて処理を考える。

UnionFindにおけるfind()もしくはroot()はルート(グループの根)を見つける処理である。 記述方法としては2種類ある。 whileループを回す 再帰処理 それぞれについて動きを確認して …

no image

OpenCV

WindowsにOpenCVをインストールする場合に2つのやり方がある。 一つは様々な言語からOpenCVを利用できるようにする方法、2つ目の方法ではPythonからOpenCVを利用する方法である。 …

no image

scikit-learnで適切なアルゴリズムを選択するためのチートシート

  http://scikit-learn.org/stable/tutorial/machine_learning_map/index.html Related posts:kaggle …

2018年3月
« 2月   4月 »
 1234
567891011
12131415161718
19202122232425
262728293031  

side bar top



アーカイブ

カテゴリー