lập chỉ mục một khung dữ liệu Python Pandas với nhiều điều kiện SQL giống như câu lệnh

Question

Tôi có kinh nghiệm về R và mới đối với Python Pandas. Tôi đang cố gắng để chỉ mục một DataFrame để lấy các hàng đáp ứng một tập hợp các điều kiện logic - giống như câu lệnh "where" của SQL.

Tôi biết cách thực hiện điều này trong R bằng dataframes (và với gói data.table của R, giống như một khung dữ liệu Pandas hơn khung dữ liệu gốc của R).

Dưới đây là một số mã mẫu xây dựng một DataFrame và mô tả về cách tôi muốn lập chỉ mục nó. Có cách nào làm dễ hơn không?

import pandas as pd 
import numpy as np 

# generate some data 
mult = 10000 
fruits = ['Apple', 'Banana', 'Kiwi', 'Grape', 'Orange', 'Strawberry']*mult 
vegetables = ['Asparagus', 'Broccoli', 'Carrot', 'Lettuce', 'Rutabaga', 'Spinach']*mult 
animals = ['Dog', 'Cat', 'Bird', 'Fish', 'Lion', 'Mouse']*mult 
xValues = np.random.normal(loc=80, scale=2, size=6*mult) 
yValues = np.random.normal(loc=79, scale=2, size=6*mult) 

data = {'Fruit': fruits, 
     'Vegetable': vegetables, 
     'Animal': animals, 
     'xValue': xValues, 
     'yValue': yValues,} 

df = pd.DataFrame(data) 

# shuffle the columns to break structure of repeating fruits, vegetables, animals 
np.random.shuffle(df.Fruit) 
np.random.shuffle(df.Vegetable) 
np.random.shuffle(df.Animal) 

df.head(30) 

# filter sets 
fruitsInclude = ['Apple', 'Banana', 'Grape'] 
vegetablesExclude = ['Asparagus', 'Broccoli'] 

# subset1: All rows and columns where: 
# (fruit in fruitsInclude) AND (Vegetable not in vegetablesExlude) 

# subset2: All rows and columns where: 
# (fruit in fruitsInclude) AND [(Vegetable not in vegetablesExlude) OR (Animal == 'Dog')] 

# subset3: All rows and specific columns where above logical conditions are true. 

Tất cả trợ giúp và đầu vào đều được hoan nghênh và đánh giá cao!

Cảm ơn, Randall

Answer 1

# subset1: All rows and columns where: 
# (fruit in fruitsInclude) AND (Vegetable not in vegetablesExlude) 
df.ix[df['Fruit'].isin(fruitsInclude) & ~df['Vegetable'].isin(vegetablesExclude)] 

# subset2: All rows and columns where: 
# (fruit in fruitsInclude) AND [(Vegetable not in vegetablesExlude) OR (Animal == 'Dog')] 
df.ix[df['Fruit'].isin(fruitsInclude) & (~df['Vegetable'].isin(vegetablesExclude) | (df['Animal']=='Dog'))] 

# subset3: All rows and specific columns where above logical conditions are true. 
df.ix[df['Fruit'].isin(fruitsInclude) & ~df['Vegetable'].isin(vegetablesExclude) & (df['Animal']=='Dog')]