Import data from a CSV
In [6]:
import pandas as pd
df = pd.read_csv('Zip_Zri_MultiFamilyResidenceRental.csv')
df
Out[6]:
RegionID
RegionName
City
State
Metro
CountyName
SizeRank
2010-09
2010-10
2010-11
...
2019-04
2019-05
2019-06
2019-07
2019-08
2019-09
2019-10
2019-11
2019-12
2020-01
0
61639
10025
New York
NY
New York-Newark-Jersey City
New York County
1
2930.0
2952.0
2926.0
...
3484.0
3523.0
3573.0
3622.0
3664.0
3698.0
3704.0
3692.0
3715.0
3676.0
1
84654
60657
Chicago
IL
Chicago-Naperville-Elgin
Cook County
2
1447.0
1465.0
1469.0
...
1731.0
1749.0
1768.0
1787.0
1801.0
1806.0
1789.0
1761.0
1747.0
1731.0
2
61637
10023
New York
NY
New York-Newark-Jersey City
New York County
3
2797.0
2811.0
2813.0
...
3449.0
3459.0
3479.0
3491.0
3510.0
3521.0
3574.0
3608.0
3561.0
NaN
3
91982
77494
Katy
TX
Houston-The Woodlands-Sugar Land
Harris County
4
NaN
NaN
NaN
...
1226.0
1250.0
1264.0
1251.0
1246.0
1252.0
1280.0
1310.0
1294.0
1286.0
4
84616
60614
Chicago
IL
Chicago-Naperville-Elgin
Cook County
5
1437.0
1469.0
1490.0
...
1888.0
1911.0
1934.0
1950.0
1953.0
1952.0
1921.0
1958.0
NaN
1916.0
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
...
1856
90755
75202
Dallas
TX
Dallas-Fort Worth-Arlington
Dallas County
1857
997.0
1019.0
1042.0
...
1615.0
1619.0
1628.0
NaN
NaN
1729.0
1697.0
1739.0
NaN
NaN
1857
94610
84627
Ephraim
UT
NaN
Sanpete County
1858
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1298.0
NaN
1858
84452
60301
Oak Park
IL
Chicago-Naperville-Elgin
Cook County
1859
NaN
NaN
NaN
...
1447.0
1483.0
1495.0
1511.0
1537.0
1570.0
1580.0
1625.0
NaN
NaN
1859
94629
84647
Mount Pleasant
UT
NaN
Sanpete County
1860
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1221.0
1860
91695
77046
Houston
TX
Houston-The Woodlands-Sugar Land
Harris County
1861
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
1861 rows × 120 columns
Get a single column
In [7]:
df['State']
Out[7]:
0 NY
1 IL
2 NY
3 TX
4 IL
..
1856 TX
1857 UT
1858 IL
1859 UT
1860 TX
Name: State, Length: 1861, dtype: object
Get a list of columns
In [9]:
df[['State','Metro']]
Out[9]:
State
Metro
0
NY
New York-Newark-Jersey City
1
IL
Chicago-Naperville-Elgin
2
NY
New York-Newark-Jersey City
3
TX
Houston-The Woodlands-Sugar Land
4
IL
Chicago-Naperville-Elgin
...
...
...
1856
TX
Dallas-Fort Worth-Arlington
1857
UT
NaN
1858
IL
Chicago-Naperville-Elgin
1859
UT
NaN
1860
TX
Houston-The Woodlands-Sugar Land
1861 rows × 2 columns
Filter based on values in a single column
In [14]:
df[df['State']=='OR']
Out[14]:
RegionID
RegionName
City
State
Metro
CountyName
SizeRank
2010-09
2010-10
2010-11
...
2019-04
2019-05
2019-06
2019-07
2019-08
2019-09
2019-10
2019-11
2019-12
2020-01
117
99142
97229
Portland
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Multnomah County
118
NaN
NaN
NaN
...
1433.0
1437.0
1435.0
1456.0
1474.0
1491.0
1512.0
1514.0
1517.0
1528.0
221
99252
97402
Eugene
OR
Eugene
Lane County
222
682.0
679.0
685.0
...
1167.0
1179.0
1194.0
1205.0
1218.0
1223.0
NaN
NaN
NaN
NaN
325
99251
97401
Eugene
OR
Eugene
Lane County
326
NaN
NaN
NaN
...
1273.0
1280.0
1296.0
1318.0
1330.0
1339.0
NaN
NaN
NaN
NaN
361
99093
97124
Hillsboro
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Washington County
362
NaN
NaN
NaN
...
1526.0
1517.0
1510.0
1503.0
1506.0
1508.0
1515.0
1519.0
1513.0
1517.0
396
99120
97206
Portland
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Multnomah County
397
NaN
NaN
NaN
...
1393.0
1392.0
1394.0
NaN
1484.0
1497.0
NaN
1574.0
1594.0
1602.0
422
99255
97405
Eugene
OR
Eugene
Lane County
423
NaN
NaN
NaN
...
1316.0
1320.0
1318.0
1320.0
1320.0
1327.0
NaN
NaN
NaN
NaN
479
99338
97501
Medford
OR
Medford
Jackson County
480
739.0
739.0
740.0
...
1156.0
1154.0
1150.0
1161.0
1192.0
1218.0
1232.0
NaN
NaN
NaN
570
99116
97202
Portland
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Multnomah County
571
NaN
975.0
981.0
...
1481.0
1477.0
1482.0
NaN
1598.0
1620.0
1648.0
1674.0
1685.0
1661.0
576
99012
97006
Beaverton
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Washington County
577
NaN
NaN
NaN
...
1449.0
1455.0
1462.0
1468.0
1468.0
1471.0
1494.0
1500.0
1488.0
1483.0
597
99013
97007
Beaverton
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Washington County
598
NaN
NaN
NaN
...
NaN
1338.0
1354.0
1376.0
1400.0
1414.0
1436.0
1442.0
1443.0
1454.0
641
99414
97756
Redmond
OR
Bend-Redmond
Deschutes County
642
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
740
99034
97030
Gresham
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Multnomah County
741
NaN
NaN
NaN
...
1376.0
1367.0
1360.0
1378.0
1386.0
1398.0
NaN
1493.0
1514.0
1544.0
790
99317
97477
Springfield
OR
Eugene
Lane County
791
NaN
NaN
NaN
...
1033.0
1026.0
1024.0
1028.0
1046.0
NaN
NaN
NaN
NaN
NaN
809
99131
97217
Portland
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Multnomah County
810
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
NaN
1575.0
1600.0
1629.0
NaN
1737.0
1719.0
1682.0
956
99123
97209
Portland
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Multnomah County
957
NaN
NaN
NaN
...
1731.0
1732.0
1734.0
1742.0
1735.0
1746.0
1772.0
1783.0
1733.0
1750.0
987
99128
97214
Portland
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Multnomah County
988
988.0
992.0
1005.0
...
1547.0
1548.0
1560.0
NaN
1641.0
1649.0
1633.0
1632.0
1631.0
1636.0
998
99318
97478
Springfield
OR
Eugene
Lane County
999
616.0
627.0
631.0
...
998.0
1001.0
1013.0
1037.0
1066.0
1086.0
NaN
NaN
NaN
NaN
1258
99066
97070
Wilsonville
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Clackamas County
1259
NaN
NaN
NaN
...
1344.0
1350.0
1352.0
1361.0
1369.0
1377.0
1387.0
1384.0
1378.0
1383.0
1265
99060
97062
Tualatin
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Washington County
1266
NaN
NaN
NaN
...
NaN
NaN
1401.0
1418.0
1436.0
1457.0
1461.0
1453.0
1444.0
1464.0
1333
99039
97035
Lake Oswego
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Clackamas County
1334
NaN
NaN
NaN
...
1515.0
1530.0
1554.0
1577.0
1602.0
1626.0
1622.0
1608.0
1619.0
1604.0
1388
99115
97201
Portland
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Multnomah County
1389
NaN
NaN
NaN
...
1538.0
1531.0
1529.0
1533.0
1540.0
1547.0
1573.0
1560.0
1549.0
1542.0
1524
99149
97239
Portland
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Multnomah County
1525
NaN
NaN
NaN
...
1610.0
1606.0
1603.0
1620.0
1630.0
1632.0
1647.0
1668.0
1670.0
1657.0
1588
99038
97034
Lake Oswego
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Clackamas County
1589
NaN
NaN
NaN
...
NaN
1903.0
1915.0
1926.0
1928.0
1900.0
NaN
NaN
1740.0
1773.0
1648
99145
97232
Portland
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Multnomah County
1649
NaN
NaN
NaN
...
1629.0
1620.0
1615.0
1645.0
1663.0
1666.0
1664.0
1656.0
1657.0
1678.0
24 rows × 120 columns
Filter based on values in multiple columns
In [19]:
df[(df['City']=='Portland')&(df['RegionName']==97229)]
Out[19]:
RegionID
RegionName
City
State
Metro
CountyName
SizeRank
2010-09
2010-10
2010-11
...
2019-04
2019-05
2019-06
2019-07
2019-08
2019-09
2019-10
2019-11
2019-12
2020-01
117
99142
97229
Portland
OR
Portland-Vancouver-Hillsboro
Multnomah County
118
NaN
NaN
NaN
...
1433.0
1437.0
1435.0
1456.0
1474.0
1491.0
1512.0
1514.0
1517.0
1528.0
1 rows × 120 columns
Content source: PDXKor/PDXKor.github.io
Similar notebooks: