पांडा से निश्चित मूल्यों से युक्त पंक्तियां चुनें dataframe

Question

मैं एक पांडा dataframe जिसकी प्रविष्टियों को सभी स्ट्रिंग्स हैं:

A  B  C 
1 apple banana pear 
2 pear pear apple 
3 banana pear pear 
4 apple apple pear 

आदि मैं सभी पंक्तियों कि एक निश्चित स्ट्रिंग, कहते हैं, 'केला' शामिल चयन करना चाहते हैं। मुझे नहीं पता कि यह प्रत्येक कॉलम में कौन सा कॉलम दिखाई देगा। बेशक, मैं सभी पंक्तियों पर लूप और पुनरावृत्ति के लिए लिख सकता हूं। लेकिन क्या ऐसा करने का एक आसान या तेज़ तरीका है?

Answer 1

NumPy साथ

, यह के रूप में कई तार के लिए खोज करने के रूप में आप, इच्छा तो जैसे vectorized किया जा सकता है

In [393]: df 
Out[393]: 
     A  B  C 
0 apple banana pear 
1 pear pear apple 
2 banana pear pear 
3 apple apple pear 

In [394]: select_rows(df,['apple','banana']) 
Out[394]: 
     A  B  C 
0 apple banana pear 

In [395]: select_rows(df,['apple','pear']) 
Out[395]: 
     A  B  C 
0 apple banana pear 
1 pear pear apple 
3 apple apple pear 

In [396]: select_rows(df,['apple','banana','pear']) 
Out[396]: 
     A  B  C 
0 apple banana pear 

Answer 2

आप अपने स्ट्रिंग के खिलाफ df पूरे तुलना करने से एक बूलियन मुखौटा बना सकते हैं और dropna पंक्तियों जहाँ आपके स्ट्रिंग सभी कॉलम में प्रकट नहीं होता ड्रॉप करने परम how='all' गुजर कॉल कर सकते हैं:

से अधिक मान के लिए परीक्षण करने के लिए आप एक से अधिक मास्क का उपयोग कर सकते हैं:

:

In [90]: 
banana = df[(df=='banana')].dropna(how='all') 
banana 

Out[90]: 
     A  B C 
1  NaN banana NaN 
3 banana  NaN NaN 

In [91]:  
apple = df[(df=='apple')].dropna(how='all') 
apple 

Out[91]: 
     A  B  C 
1 apple NaN NaN 
2 NaN NaN apple 
4 apple apple NaN 

तुम बस आम सूचकांक मूल्यों सूचकांक करने के लिए उपयोग कर सकते हैं index.intersection

def select_rows(df,search_strings): 
    unq,IDs = np.unique(df,return_inverse=True) 
    unqIDs = np.searchsorted(unq,search_strings) 
    return df[((IDs.reshape(df.shape) == unqIDs[:,None,None]).any(-1)).all(0)] 

नमूना रन - -

In [93]: 
df.loc[apple.index.intersection(banana.index)] 

Out[93]: 
     A  B  C 
1 apple banana pear 

Answer 3

एक खोज मूल्य के लिए

df[df.values == "banana"] 

या

df[df.isin(['banana'])] 

अनेक खोज शब्द के लिए:

df[(df.values == "banana")|(df.values == "apple") ] 

या

df[df.isin(['banana', "apple"])] 

    #   A  B  C 
    # 1 apple banana NaN 
    # 2  NaN  NaN apple 
    # 3 banana  NaN NaN 
    # 4 apple apple NaN 

दिवाकर से: दोनों के साथ लाइनों लौटाए जाते हैं।

select_rows(df,['apple','banana']) 

#   A  B  C 
# 0 apple banana pear