samn列の各値のフィルタデータフレームは、Panda \ Pythonの別の列の特定の値を持っています

Question

茶色（列 '色'）の動物を見つけたいと思います。すべての行）、茶色でない動物については、すべての情報（すべての行）を削除します。

洞察？

df = pd.DataFrame([['dog','France','white'],['dog','Japon','brown'],['cat','France','white'],['cat','France','dark']],columns=['Animal','localisation','couleur']) 

output = pd.DataFrame([['dog','France','white'],['dog','Japon','brown']],columns=['Animal','localisation','couleur']) 

Answer 1

使用filter

In [4934]: df.groupby('Animal').filter(lambda x: 'brown' in x['couleur'].values) 
Out[4934]: 
    Animal localisation couleur 
0 dog  France white 
1 dog  Japon brown 

それとも

In [4935]: df.groupby('Animal').filter(lambda x: x['couleur'].eq('brown').any()) 
Out[4935]: 
    Animal localisation couleur 
0 dog  France white 
1 dog  Japon brown 

Answer 2

はクルールフィールドが茶色であるレコードのみを取得するための条件df['couleur'] == 'brown]を適用した後、（削除する）、元のデータフレームを上書き：

df = df[df['couleur'] == 'brown'] 

またはあなただけの出力が必要な場合：

output = df[df['couleur'] == 'brown'] 

Answer 3

あなたは色に基づいてフィルタリングした後、残っている動物のリストを抽出して、PDを使用して、そのリストに動物のためのあなたの元のデータフレームをフィルタリングすることができます。 Series.isin方法：

animals = df[df['couleur'] == 'brown']['Animal'] 
output = df[df['Animal'].isin(animals)] 

または1行で：

output = df[df['Animal'].isin(df[df['couleur'] == 'brown']['Animal'])]