Question

我通常会写

df[ (df.Col1>0.0001) | (df.Col2>0.0001) | (df.Col3>0.0001) ].index

获取条件为True的标签。如果我有很多专栏，并说我有一个元组

cols = ('Col1', 'Col2', 'Col3')

cols是df列的子集。

是否有更简洁的方式来编写上述内容？

Answer 1

您可以组合pandas.DataFrame.any并列出索引以创建用于索引的掩码。

请注意，cols必须是列表，而不是元组。

import pandas as pd
import numpy as np

N = 10
M = 0.8

df = pd.DataFrame(data={'Col1':np.random.random(N), 'Col2':np.random.random(N), 
                        'Col3':np.random.random(N), 'Col4':np.random.random(N)})

cols = ['Col1', 'Col2', 'Col3']

mask = (df[cols] > M).any(axis=1)

print(df[mask].index)
# Int64Index([0, 1, 4, 5, 6, 7], dtype='int64')

Answer 2

您可以使用'any'或'all'来使用列表理解：

import pandas as pd
import numpy as np

In [148]: df = pd.DataFrame(np.random.randn(25).reshape(5,5), columns=list('abcde'))
In [149]: df
Out[149]:
          a         b         c         d         e
0 -1.484887  2.204350  0.498393  0.003432  0.792417
1 -0.595458  0.850336  0.286450  0.201722  1.699081
2 -0.437681 -0.907156  0.514573 -1.162837 -0.334180
3 -0.160818 -0.384901  0.076484  0.599763  1.923360
4  0.351161  0.519289  1.727934 -1.232707  0.007984

您希望给定行中的所有列都大于-1的示例

In [153]: df.iloc[ [row for row in df.index if all(df.loc[row] > -1)], :]
Out[153]:
          a         b         c         d         e
1 -0.595458  0.850336  0.286450  0.201722  1.699081
3 -0.160818 -0.384901  0.076484  0.599763  1.923360

您希望给定行中的任何列大于-1

的示例

In [154]: df.iloc[ [row for row in df.index if any(df.loc[row] > -1)], :]
Out[154]:
          a         b         c         d         e
0 -1.484887  2.204350  0.498393  0.003432  0.792417
1 -0.595458  0.850336  0.286450  0.201722  1.699081
2 -0.437681 -0.907156  0.514573 -1.162837 -0.334180
3 -0.160818 -0.384901  0.076484  0.599763  1.923360
4  0.351161  0.519289  1.727934 -1.232707  0.007984

从数据框中选择行，其中任何列都高于0.001

2 个答案: