Question

"nativecountry"列の "United-States"という値を持つ行のデータフレームをフィルタリングしたいとします。これは簡単なことのようですが、私が試したことは失敗しました。ここではデータフレームを作成するための私のコードだ：

import pandas as pd 

url = 'https://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning- 
     databases/adult/adult.data' 
col_names = ['age', 'workclass', 'fnlwgt', 'education', 'educationnum', 
      'maritalstatus', 'occupation', 'relationship', 
      'race', 'sex', 'capitalgain', 'capitalloss', 
      'hoursperweek', 'nativecountry', 'income'] 
df_adult = pd.read_csv(url, header = None, names = col_names) 

私は「米国、国のための「nativecountry」をフィルタリングするため、以下の事を試してみた：

#This returns an empty dataframe 
df_US = df_adult[df_adult["nativecountry"] == 'United-States'] 
#Code from this source: https://chrisalbon.com/python/pandas_index_select_and_filter.html 

#This returns the error: name 'United' is not defined 
df_US = df_adult.query("nativecountry == United-States") 
#Code from this source: https://pythonspot.com/en/pandas-filter/ 

#And this doesn't work either, for some reason 
df_adult.useSQLInstead(SELECT * FROM df_adult WHERE nativecountry=United-States) 
...just kidding. 

任意の考えを？ありがとう。そのためnativecountryの値の

Answer 1

では、次の操作を行うことができ、先頭のスペースがあります。

df_adult[df_adult['nativecountry'].str.contains('United-States')]