如何基于列值从 DataFrame 中选择行？
如何基于 Python Pandas 中某些列中的值从DataFrame选择行？
在 SQL 中，我将使用：
SELECT *
FROM table
WHERE colume_name = some_value我试图查看熊猫文档，但没有立即找到答案。
答案
要选择列值等于标量some_value ，请使用== ：
df.loc[df['column_name'] == some_value]要选择行其列值是一个迭代， some_values ，使用isin ：
df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]将多个条件与&组合：
df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)]注意括号。由于 Python 的运算符优先级规则 ， &绑定比<=和>=更紧密。因此，最后一个示例中的括号是必需的。没有括号
df['column_name'] >= A & df['column_name'] <= B被解析为
df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B这导致一个系列的真值是模棱两可的错误 。
要选择列值不等于 some_value ，请使用!= ：
df.loc[df['column_name'] != some_value] isin返回一个布尔系列，因此要选择值不在 some_values行，请使用~取反布尔系列：
df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)]例如，
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
'B': 'one one two three two two one three'.split(),
'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})
print(df)
# A B C D
# 0 foo one 0 0
# 1 bar one 1 2
# 2 foo two 2 4
# 3 bar three 3 6
# 4 foo two 4 8
# 5 bar two 5 10
# 6 foo one 6 12
# 7 foo three 7 14
print(df.loc[df['A'] == 'foo'])产量
A B C D
0 foo one 0 0
2 foo two 2 4
4 foo two 4 8
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14如果要包含多个值，请将它们放在列表中（或更普遍地说，是任何可迭代的），然后使用isin ：
print(df.loc[df['B'].isin(['one','three'])])产量
A B C D
0 foo one 0 0
1 bar one 1 2
3 bar three 3 6
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14但是请注意，如果您希望多次执行此操作，则首先创建索引，然后使用df.loc会更有效：
df = df.set_index(['B'])
print(df.loc['one'])产量
A C D
B
one foo 0 0
one bar 1 2
one foo 6 12或者，要包含索引中的多个值，请使用df.index.isin ：
df.loc[df.index.isin(['one','two'])]产量
A C D
B
one foo 0 0
one bar 1 2
two foo 2 4
two foo 4 8
two bar 5 10
one foo 6 12tl; dr
大熊猫相当于
select * from table where column_name = some_value是
table[table.column_name == some_value]多个条件：
table[(table.column_name == some_value) | (table.column_name2 == some_value2)]要么
table.query('column_name == some_value | column_name2 == some_value2')代码示例
import pandas as pd
# Create data set
d = {'foo':[100, 111, 222],
'bar':[333, 444, 555]}
df = pd.DataFrame(d)
# Full dataframe:
df
# Shows:
# bar foo
# 0 333 100
# 1 444 111
# 2 555 222
# Output only the row(s) in df where foo is 222:
df[df.foo == 222]
# Shows:
# bar foo
# 2 555 222在上面的代码它是线df[df.foo == 222]给出基于列的值，行222在这种情况下。
多种条件也是可能的：
df[(df.foo == 222) | (df.bar == 444)]
# bar foo
# 1 444 111
# 2 555 222但是在那一点上，我建议使用查询函数，因为它不太冗长，并且产生的结果相同：
df.query('foo == 222 | bar == 444')有几种方法可以从熊猫数据框中选择行：
- 布尔索引（
df[df['col'] == value]） - 位置索引（
df.iloc[...]） - 标签索引（
df.xs(...)） -
df.query(...)API
下面，我为您展示每种方法的示例，并提供何时使用某些技术的建议。假设我们的条件是列'A' == 'foo'
（关于性能的说明：对于每种基本类型，我们可以使用 pandas API 简化事情，或者我们可以冒险使用 API 之外的东西，通常使用numpy并加快速度。）
设定
我们需要做的第一件事是确定一个条件，该条件将成为我们选择行的标准。我们将从 OP 的案例column_name == some_value ，并包括其他一些常见的用例。
从 @unutbu 借来的：
import pandas as pd, numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
'B': 'one one two three two two one three'.split(),
'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})1. 布尔索引
... 布尔索引需要找到每一行的'A'列的真实值等于'foo' ，然后使用这些真实值来标识要保留的行。通常，我们将这个系列命名为真值数组mask 。我们也会在这里这样做。
mask = df['A'] == 'foo'然后，我们可以使用此掩码对数据帧进行切片或索引
df[mask]
A B C D
0 foo one 0 0
2 foo two 2 4
4 foo two 4 8
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14这是完成此任务的最简单方法之一，如果性能或直观性不成问题，则应选择此方法。但是，如果需要考虑性能，那么您可能需要考虑另一种创建mask 。
2. 位置索引
位置索引（ df.iloc[...] ）有其用例，但这不是其中的一种。为了确定在哪里切片，我们首先需要执行与上面相同的布尔分析。这使我们执行一个额外的步骤来完成相同的任务。
mask = df['A'] == 'foo'
pos = np.flatnonzero(mask)
df.iloc[pos]
A B C D
0 foo one 0 0
2 foo two 2 4
4 foo two 4 8
6 foo one 6 12
7 foo three 7 143. 标签索引
标签索引可以非常方便，但是在这种情况下，我们将再次做更多的工作而没有任何好处
df.set_index('A', append=True, drop=False).xs('foo', level=1)
A B C D
0 foo one 0 0
2 foo two 2 4
4 foo two 4 8
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14 4. df.query() API
pd.DataFrame.query是执行此任务的一种非常优雅 / 直观的方法，但通常速度较慢。 但是 ，如果您注意以下时间安排，对于大数据，查询将非常有效。比标准方法更多，其幅度与我的最佳建议相似。
df.query('A == "foo"')
A B C D
0 foo one 0 0
2 foo two 2 4
4 foo two 4 8
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14我的偏好是使用Boolean mask
可以通过修改我们创建Boolean mask方式来进行实际的改进。
mask替代品 1
使用基础的numpy数组，放弃创建另一个pd.Series的开销
mask = df['A'].values == 'foo'最后，我将显示更完整的时间测试，但请看一下使用示例数据帧所获得的性能提升。首先，我们来看一下制作mask的区别
%timeit mask = df['A'].values == 'foo'
%timeit mask = df['A'] == 'foo'
5.84 µs ± 195 ns per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 100000 loops each)
166 µs ± 4.45 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)使用numpy数组评估mask的速度快了 30 倍。部分原因是由于numpy评估通常会更快。这也部分是由于缺少建立索引和相应的pd.Series对象所需的开销。
接下来，我们将看看使用一个mask与另一个mask进行切片的时机。
mask = df['A'].values == 'foo'
%timeit df[mask]
mask = df['A'] == 'foo'
%timeit df[mask]
219 µs ± 12.3 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
239 µs ± 7.03 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)性能提升并不那么明显。我们将看看这是否可以阻止更强大的测试。
mask替代品 2
我们也可以重建数据帧。重建数据帧时有一个很大的警告 - 这样做时必须注意dtypes ！
代替df[mask]我们将执行此操作
pd.DataFrame(df.values[mask], df.index[mask], df.columns).astype(df.dtypes)如果数据帧是混合型，这我们的例子中是的，那么当我们得到df.values所得阵列是dtype object ，因此，新的数据帧的所有列将是dtype object 。因此，需要astype(df.dtypes)并杀死任何潜在的性能提升。
%timeit df[m]
%timeit pd.DataFrame(df.values[mask], df.index[mask], df.columns).astype(df.dtypes)
216 µs ± 10.4 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)
1.43 ms ± 39.6 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 1000 loops each)但是，如果数据帧不是混合类型，这是一种非常有用的方法。
给定
np.random.seed([3,1415])
d1 = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(10, 5)), columns=list('ABCDE'))
d1
A B C D E
0 0 2 7 3 8
1 7 0 6 8 6
2 0 2 0 4 9
3 7 3 2 4 3
4 3 6 7 7 4
5 5 3 7 5 9
6 8 7 6 4 7
7 6 2 6 6 5
8 2 8 7 5 8
9 4 7 6 1 5%%timeit
mask = d1['A'].values == 7
d1[mask]
179 µs ± 8.73 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)与
%%timeit
mask = d1['A'].values == 7
pd.DataFrame(d1.values[mask], d1.index[mask], d1.columns)
87 µs ± 5.12 µs per loop (mean ± std. dev. of 7 runs, 10000 loops each)我们把时间缩短了一半。
mask替代品 3
@unutbu 还向我们展示了如何使用pd.Series.isin来说明df['A']每个元素都在一组值中。如果我们的一组值是一个值（即'foo' ）的集合，则结果相同。但是，如果需要，它也可以概括为包含更大的值集。事实证明，即使这是一个更通用的解决方案，它仍然相当快。对于不熟悉该概念的人来说，唯一的真正损失就是直观性。
mask = df['A'].isin(['foo'])
df[mask]
A B C D
0 foo one 0 0
2 foo two 2 4
4 foo two 4 8
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14但是，像以前一样，我们可以利用numpy来提高性能，同时几乎不牺牲任何内容。我们将使用np.in1d
mask = np.in1d(df['A'].values, ['foo'])
df[mask]
A B C D
0 foo one 0 0
2 foo two 2 4
4 foo two 4 8
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14 定时
我还将包括其他帖子中提到的其他概念，以供参考。
下面的代码
该表中的每个列代表一个不同长度的数据帧，我们在该数据帧上测试每个功能。每列显示相对时间，最快的功能给出的基本索引为1.0 。
res.div(res.min())
10 30 100 300 1000 3000 10000 30000
mask_standard 2.156872 1.850663 2.034149 2.166312 2.164541 3.090372 2.981326 3.131151
mask_standard_loc 1.879035 1.782366 1.988823 2.338112 2.361391 3.036131 2.998112 2.990103
mask_with_values 1.010166 1.000000 1.005113 1.026363 1.028698 1.293741 1.007824 1.016919
mask_with_values_loc 1.196843 1.300228 1.000000 1.000000 1.038989 1.219233 1.037020 1.000000
query 4.997304 4.765554 5.934096 4.500559 2.997924 2.397013 1.680447 1.398190
xs_label 4.124597 4.272363 5.596152 4.295331 4.676591 5.710680 6.032809 8.950255
mask_with_isin 1.674055 1.679935 1.847972 1.724183 1.345111 1.405231 1.253554 1.264760
mask_with_in1d 1.000000 1.083807 1.220493 1.101929 1.000000 1.000000 1.000000 1.144175您会注意到， mask_with_values和mask_with_in1d之间似乎共享了最快的时间
res.T.plot(loglog=True) 
功能
def mask_standard(df):
mask = df['A'] == 'foo'
return df[mask]
def mask_standard_loc(df):
mask = df['A'] == 'foo'
return df.loc[mask]
def mask_with_values(df):
mask = df['A'].values == 'foo'
return df[mask]
def mask_with_values_loc(df):
mask = df['A'].values == 'foo'
return df.loc[mask]
def query(df):
return df.query('A == "foo"')
def xs_label(df):
return df.set_index('A', append=True, drop=False).xs('foo', level=-1)
def mask_with_isin(df):
mask = df['A'].isin(['foo'])
return df[mask]
def mask_with_in1d(df):
mask = np.in1d(df['A'].values, ['foo'])
return df[mask]测试中
res = pd.DataFrame(
index=[
'mask_standard', 'mask_standard_loc', 'mask_with_values', 'mask_with_values_loc',
'query', 'xs_label', 'mask_with_isin', 'mask_with_in1d'
],
columns=[10, 30, 100, 300, 1000, 3000, 10000, 30000],
dtype=float
)
for j in res.columns:
d = pd.concat([df] * j, ignore_index=True)
for i in res.index:a
stmt = '{}(d)'.format(i)
setp = 'from __main__ import d, {}'.format(i)
res.at[i, j] = timeit(stmt, setp, number=50) 特殊时间
查看特殊情况，当我们在整个数据帧中只有一个非对象dtype 。 下面的代码
spec.div(spec.min())
10 30 100 300 1000 3000 10000 30000
mask_with_values 1.009030 1.000000 1.194276 1.000000 1.236892 1.095343 1.000000 1.000000
mask_with_in1d 1.104638 1.094524 1.156930 1.072094 1.000000 1.000000 1.040043 1.027100
reconstruct 1.000000 1.142838 1.000000 1.355440 1.650270 2.222181 2.294913 3.406735事实证明，重建数百行不值得。
spec.T.plot(loglog=True) 
功能
np.random.seed([3,1415])
d1 = pd.DataFrame(np.random.randint(10, size=(10, 5)), columns=list('ABCDE'))
def mask_with_values(df):
mask = df['A'].values == 'foo'
return df[mask]
def mask_with_in1d(df):
mask = np.in1d(df['A'].values, ['foo'])
return df[mask]
def reconstruct(df):
v = df.values
mask = np.in1d(df['A'].values, ['foo'])
return pd.DataFrame(v[mask], df.index[mask], df.columns)
spec = pd.DataFrame(
index=['mask_with_values', 'mask_with_in1d', 'reconstruct'],
columns=[10, 30, 100, 300, 1000, 3000, 10000, 30000],
dtype=float
)测试中
for j in spec.columns:
d = pd.concat([df] * j, ignore_index=True)
for i in spec.index:
stmt = '{}(d)'.format(i)
setp = 'from __main__ import d, {}'.format(i)
spec.at[i, j] = timeit(stmt, setp, number=50)我发现先前答案的语法是多余的，很难记住。熊猫在 v0.13 中引入了query()方法，我更喜欢它。对于您的问题，您可以执行df.query('col == val')
转载自http://pandas.pydata.org/pandas-docs/version/0.17.0/indexing.html#indexing-query
In [167]: n = 10
In [168]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(n, 3), columns=list('abc'))
In [169]: df
Out[169]:
a b c
0 0.687704 0.582314 0.281645
1 0.250846 0.610021 0.420121
2 0.624328 0.401816 0.932146
3 0.011763 0.022921 0.244186
4 0.590198 0.325680 0.890392
5 0.598892 0.296424 0.007312
6 0.634625 0.803069 0.123872
7 0.924168 0.325076 0.303746
8 0.116822 0.364564 0.454607
9 0.986142 0.751953 0.561512
# pure python
In [170]: df[(df.a < df.b) & (df.b < df.c)]
Out[170]:
a b c
3 0.011763 0.022921 0.244186
8 0.116822 0.364564 0.454607
# query
In [171]: df.query('(a < b) & (b < c)')
Out[171]:
a b c
3 0.011763 0.022921 0.244186
8 0.116822 0.364564 0.454607您还可以在环境中添加@来访问变量。
exclude = ('red', 'orange')
df.query('color not in @exclude')使用numpy.where 可以获得更快的结果。
例如，使用unubtu 的设置 -
In [76]: df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')]
Out[76]:
A B C D
0 foo one 0 0
2 foo two 2 4
4 foo two 4 8
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14时序比较：
In [68]: %timeit df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')] # fastest
1000 loops, best of 3: 380 µs per loop
In [69]: %timeit df.loc[df['A'] == 'foo']
1000 loops, best of 3: 745 µs per loop
In [71]: %timeit df.loc[df['A'].isin(['foo'])]
1000 loops, best of 3: 562 µs per loop
In [72]: %timeit df[df.A=='foo']
1000 loops, best of 3: 796 µs per loop
In [74]: %timeit df.query('(A=="foo")') # slowest
1000 loops, best of 3: 1.71 ms per loop这是一个简单的例子
from pandas import DataFrame
# Create data set
d = {'Revenue':[100,111,222],
'Cost':[333,444,555]}
df = DataFrame(d)
# mask = Return True when the value in column "Revenue" is equal to 111
mask = df['Revenue'] == 111
print mask
# Result:
# 0 False
# 1 True
# 2 False
# Name: Revenue, dtype: bool
# Select * FROM df WHERE Revenue = 111
df[mask]
# Result:
# Cost Revenue
# 1 444 111从熊猫的给定值中，仅从多个列中选择特定的列：
select col_name1, col_name2 from table where column_name = some_value.选项：
df.loc[df['column_name'] == some_value][[col_name1, col_name2]]要么
df.query['column_name' == 'some_value'][[col_name1, col_name2]]将.query与pandas >= 0.25.0结合使用时更具灵活性：
2019 年 8 月更新的答案
由于pandas >= 0.25.0我们可以使用query方法来过滤带有 pandas 方法的数据pandas >= 0.25.0 ，甚至可以过滤具有空格的列名。通常，列名中的空格会产生错误，但是现在我们可以使用反引号（`）来解决该问题，请参见GitHub ：
# Example dataframe
df = pd.DataFrame({'Sender email':['ex@example.com', "reply@shop.com", "buy@shop.com"]})
Sender email
0 ex@example.com
1 reply@shop.com
2 buy@shop.com将.query与str.endswith方法str.endswith ：
df.query('`Sender email`.str.endswith("@shop.com")')输出量
Sender email
1 reply@shop.com
2 buy@shop.com另外，我们可以在查询中以@开头使用局部变量：
domain = 'shop.com'
df.query('`Sender email`.str.endswith(@domain)')输出量
Sender email
1 reply@shop.com
2 buy@shop.com附加到这个著名的问题（尽管为时已晚）：您还可以执行df.groupby('column_name').get_group('column_desired_value').reset_index()来创建一个新的数据框，该数据框的指定列具有特定值。例如
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
'B': 'one one two three two two one three'.split()})
print("Original dataframe:")
print(df)
b_is_two_dataframe = pd.DataFrame(df.groupby('B').get_group('two').reset_index()).drop('index', axis = 1)
#NOTE: the final drop is to remove the extra index column returned by groupby object
print('Sub dataframe where B is two:')
print(b_is_two_dataframe)运行此给出：
Original dataframe:
A B
0 foo one
1 bar one
2 foo two
3 bar three
4 foo two
5 bar two
6 foo one
7 foo three
Sub dataframe where B is two:
A B
0 foo two
1 foo two
2 bar two您也可以使用. apply：
df.apply(lambda row: row[df['B'].isin(['one','three'])])它实际上是逐行工作的（即，将函数应用于每一行）。
输出是
A B C D
0 foo one 0 0
1 bar one 1 2
3 bar three 3 6
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14结果与 @unutbu 提到的使用相同
df[[df['B'].isin(['one','three'])]]