Pythonのpandasで、DataFrameの行を抽出するとき、自作の関数を使用する

結論

DataFrameのapply関数とラムダを組み合わせます。

前提

サンプルコードでは、下記の記事で公開しているcsvを使用させていただきました。csvからデータを取り込み、DataFrameを作成しております。

サンプルコード

.py

import pandas as pd

# 抽出条件として使用する関数
def condition(row):
    if row['name'] == 'Bob': return True
    if row['state'] == 'NY': return True
    if (row['state'] == 'CA') and (row['point'] == 70) : return True
    return False

def main():
    # ...
    # dfにはすでにDataFrame型のデータが入っているものとします。
    print('全データ')
    print(df)
    
    print()
    
    print('抽出後')
    # apply関数とラムダを組み合わせて、関数に条件を委ねる
    # 「df.apply」と記述して1行の情報が全てほしい場合、axis=1が必要
    print(df[df.apply(condition, axis=1)])

if __name__ == '__main__':
    main()

結果

全データ
      name  age state  point
0    Alice   24    NY     64
1      Bob   42    CA     92
2  Charlie   18    CA     70
3     Dave   68    TX     70
4    Ellen   24    CA     88
5    Frank   30    NY     57

抽出後
      name  age state  point
0    Alice   24    NY     64
1      Bob   42    CA     92
2  Charlie   18    CA     70
5    Frank   30    NY     57

関数の条件が適応されていることが分かります。

補足

サンプルコードにあったコード

.py

# apply関数とラムダを組み合わせて、関数に条件を委ねる
# 「df.apply」と記述して1行の情報が全てほしい場合、axis=1が必要
print(df[df.apply(condition, axis=1)])

これは、下記のコードを簡略したものです。

.py

# apply関数とラムダを組み合わせて、関数に条件を委ねる
# 「df.apply」と記述して1行の情報が全てほしい場合、axis=1が必要
print(df[df.apply(lambda row: condition(row), axis=1)])

@shiracamus さんに教えていただきました。ありがとうございます！

以上です。

参考