pandas中的大多数操作都可以通过操作符链接(groupby、聚合、应用等)来完成,但我发现过滤行的唯一方法是通过普通的括号索引
df_filtered = df[df['column'] == value]
这是没有吸引力的,因为它要求我分配df到一个变量,然后才能过滤它的值。还有像下面这样的吗?
df_filtered = df.mask(lambda x: x['column'] == value)
pandas中的大多数操作都可以通过操作符链接(groupby、聚合、应用等)来完成,但我发现过滤行的唯一方法是通过普通的括号索引
df_filtered = df[df['column'] == value]
这是没有吸引力的,因为它要求我分配df到一个变量,然后才能过滤它的值。还有像下面这样的吗?
df_filtered = df.mask(lambda x: x['column'] == value)
当前回答
过滤器可以使用Pandas查询链接:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(30, 3), columns=['a','b','c'])
df_filtered = df.query('a > 0').query('0 < b < 2')
过滤器也可以在单个查询中组合:
df_filtered = df.query('a > 0 and 0 < b < 2')
其他回答
您还可以利用numpy库进行逻辑操作。它相当快。
df[np.logical_and(df['A'] == 1 ,df['B'] == 6)]
来自@lodagro的答案很棒。我将通过泛化掩码函数来扩展它:
def mask(df, f):
return df[f(df)]
然后你可以这样做:
df.mask(lambda x: x[0] < 0).mask(lambda x: x[1] > 0)
如果将列设置为作为索引进行搜索,则可以使用DataFrame.xs()获取横截面。这没有查询答案那么通用,但在某些情况下可能很有用。
import pandas as pd
import numpy as np
np.random.seed([3,1415])
df = pd.DataFrame(
np.random.randint(3, size=(10, 5)),
columns=list('ABCDE')
)
df
# Out[55]:
# A B C D E
# 0 0 2 2 2 2
# 1 1 1 2 0 2
# 2 0 2 0 0 2
# 3 0 2 2 0 1
# 4 0 1 1 2 0
# 5 0 0 0 1 2
# 6 1 0 1 1 1
# 7 0 0 2 0 2
# 8 2 2 2 2 2
# 9 1 2 0 2 1
df.set_index(['A', 'D']).xs([0, 2]).reset_index()
# Out[57]:
# A D B C E
# 0 0 2 2 2 2
# 1 0 2 1 1 0
我的答案和其他人的相似。如果您不想创建一个新函数,您可以使用pandas已经为您定义的函数。使用管道法。
df.pipe(lambda d: d[d['column'] == value])
过滤器可以使用Pandas查询链接:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(30, 3), columns=['a','b','c'])
df_filtered = df.query('a > 0').query('0 < b < 2')
过滤器也可以在单个查询中组合:
df_filtered = df.query('a > 0 and 0 < b < 2')