Filtrer les données

Pandas nous permet de filtrer les lignes en fonction d'une condition spécifique. Pour filtrer les lignes, écrivez la condition à l'intérieur des crochets :

filtered_df = df[df["number_column"] > 5]
filtered_df = df[df["string_column"] == "String Match"]

Pour combiner plusieurs conditions, utilisez le mot-clé & (et) et le mot-clé | (ou). Chaque condition doit être entre parenthèses () :

filtered_df = df[(df['number_column'] >= 3) & (df['string_column'] == 'String Match')]

Le mot-clé not (non) est ~ (pas plus grand que 5) :

filtered_df = df[~df["number_column"] > 5]

Pour récupérer toutes les valeurs non vides d'une colonne spécifique :

filtered_df = df[~df["column"].isna()]

Pour vérifier si une valeur se trouve dans un tableau :

filtered_df = df[df['column'].isin(['value1', 'value2', 'value3'])]