Я хочу пояснить свой вопрос на примере. У меня есть набор данных, который включает средние цены на авокадо и многие особенности этих цен (я думаю, что набор данных о ценах на авокадо очень популярен, idk). И есть функция под названием «регион», которая показывает, где росли авокадо. Я написал эту строку кода, чтобы перейти к функции авокадо, которая растет на «западе». имя моих данных - данные, кстати

west = data[data['region'] =='West'] 

И я думаю, что если бы я хотел получить авокадо, которые росли в 2016 году, а также росли на Западе. Как я могу получить эти данные одновременно?

2
Berkay 2 Май 2021 в 23:27

3 ответа

Лучший ответ

Вы можете попробовать query интерфейс pandas.

В частности, если ваши "выросшие" данные присутствуют в столбце year, вы можете сделать что-то вроде:

data.query('region == "West" and year == 2016')

Ссылки:

1
Hrishikesh 2 Май 2021 в 20:35

Я думаю, что фильтр DataFrame pandas с логическими условиями может решить ваш вопрос.

Предположим, ваше название столбца для года выращивания авокадо - grew_in. Тогда попробуйте это:

west_2016 = data[(data['region'] =='West') & (data['grew_in'] == 2016)] 
1
v2sciences 2 Май 2021 в 20:36
west = data[(data['region']=='west')&(data['year']==2016)]
0
Boskosnitch 2 Май 2021 в 20:37