如何满足熊猫数据帧中列的特定标准，以及检查值是否大于10000

Question

你好，我正在做作业，遇到了一个无法回答的问题。问题是创建另一个DataFrame df_urban，该DataFrame由原始数据集的所有列组成，但仅由其Property_Area属性中具有城市身份(不包括农村和半城市(且ApplicantIncome至少为10000新元的申请人组成。重置行索引并显示此DataFrame的最后10行。

问题图片

然而，我的代码不符合申请人收入至少为10000的标准，也不符合该地区的城市身份。

df_urban=dfdf_urban.iloc[-10:[11]]

我想知道这个问题的解决办法是什么。数据图片

Answer 1

您可以使用'&'操作员通过多列条件限制数据：

df_urban = df[(df[col]==<condition>) & (df[col] >= <condition>)]

Answer 2

下面是一个简单的代码片段，它在提取主数据帧的一个子集以生成仅为"；城市；地点。

import pandas as pd
df=pd.read_csv('Applicants.csv',delimiter='t')
print(df)
df_urban = df[(df['Property_Area'] == 'Urban')]
print(df_urban)

使用一个简单构建的CSV文件，这里有一个输出示例。

ApplicantIncome  CoapplicantIncome  LoanAmount  Loan_Term  Credit_History Property_Area
0             4583               1508      128000        360               1         Rural
1             1222                  0       55000        360               1         Rural
2             8285                  0       64000        360               1         Urban
3             3988               1144       75000        360               1         Rural
4             2588                  0       84700        360               1         Urban
5             5248                  0       48550        360               1         Rural
6             7488                  0      111000        360               1     SemiUrban
7             3252               1112       14550        360               1         Rural
8             1668                  0       67500        360               1         Urban
ApplicantIncome  CoapplicantIncome  LoanAmount  Loan_Term  Credit_History Property_Area
2             8285                  0       64000        360               1         Urban
4             2588                  0       84700        360               1         Urban
8             1668                  0       67500        360               1         Urban

希望能有所帮助。

谨致问候。

Answer 3

请参阅下文。我把如何重置索引交给你。您可能需要查看.tail((来显示最后一行。

df_urban = df[(df['ApplicantIncome'] > 10000) & (df['Property_Area'] == 'Urban')]