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
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])
其他回答
只是想添加一个演示,使用loc不仅按行过滤,还按列过滤,以及链式操作的一些优点。
下面的代码可以按值筛选行。
df_filtered = df.loc[df['column'] == value]
通过稍微修改它,您还可以过滤列。
df_filtered = df.loc[df['column'] == value, ['year', 'column']]
为什么我们需要链式方法呢?答案是,如果您有很多操作,那么读取它就很简单。例如,
res = df\
.loc[df['station']=='USA', ['TEMP', 'RF']]\
.groupby('year')\
.agg(np.nanmean)
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])
如果你想应用所有常见的布尔掩码以及一个通用的掩码,你可以在一个文件中输入以下内容,然后简单地将它们分配如下:
pd.DataFrame = apply_masks()
用法:
A = pd.DataFrame(np.random.randn(4, 4), columns=["A", "B", "C", "D"])
A.le_mask("A", 0.7).ge_mask("B", 0.2)... (May be repeated as necessary
这有点老套,但如果你根据过滤器不断地切割和改变数据集,它可以让事情变得更干净。 在gen_mask函数中也有一个通用的过滤器,你可以使用lambda函数或其他如果需要的话。
要保存的文件(我使用mask .py):
import pandas as pd
def eq_mask(df, key, value):
return df[df[key] == value]
def ge_mask(df, key, value):
return df[df[key] >= value]
def gt_mask(df, key, value):
return df[df[key] > value]
def le_mask(df, key, value):
return df[df[key] <= value]
def lt_mask(df, key, value):
return df[df[key] < value]
def ne_mask(df, key, value):
return df[df[key] != value]
def gen_mask(df, f):
return df[f(df)]
def apply_masks():
pd.DataFrame.eq_mask = eq_mask
pd.DataFrame.ge_mask = ge_mask
pd.DataFrame.gt_mask = gt_mask
pd.DataFrame.le_mask = le_mask
pd.DataFrame.lt_mask = lt_mask
pd.DataFrame.ne_mask = ne_mask
pd.DataFrame.gen_mask = gen_mask
return pd.DataFrame
if __name__ == '__main__':
pass
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。
df[df["column_name"] != 5].groupby("other_column_name")
似乎可以工作:你也可以嵌套[]操作符。也许是因为你问了这个问题。
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)