1。布尔索引

Question

我有一个包含几列的数据框，我想根据几个条件进行查询。

我的df（我不知道如何使主题上的列对齐）：

Date        Type          IsInScope CostTable  Value
2017-04-01  CostEurMWh    True      Standard   0.22
2018-01-01  CostEurMWh    True      Standard   0.80
2019-01-01  CostEurMWh    True      Standard   1.72
2017-04-01  CostEurMWh    False     Standard   0.00

我还有成千上万的其他带有其他类型和日期的行。

另一方面，我有一些要定价的东西，为了做到这一点，我需要根据参数获得适当的值。

我有一个这样的字典：{'ID'：'Customer1'，'IsInScope'：True，'CostTable'：'Standard'}

我想执行类似df.query（'IsInScope'== True＆'CostTable'=='Standard'）的查询，但是当我这样做时，会得到一个空的df。我认为问题出在阅读此线程后，是熊猫在查询中管理布尔值的方式：How to use query function with bool in python pandas?

当我通过'YES'/'NO'之类的字符串更改'IsInScope'输入时，我用'YES'而不是True进行查询，那么它运行良好，因此我知道它来自查询部分。 / p>

唯一的问题是在此示例中，我不知道如何正确地进行查询。

我应该将我的列转换为字符串而不使用布尔值吗？

我试图将IsInScope列的dtype更改为bool，并且它没有任何改变。

“ IsInCEEScope”的类型为bool。

我希望我已经清楚

感谢您的帮助

此致

埃里克

Answer 1

我们可以通过多种方式解决您的问题，在这里我将向您展示两种方式。

使用Boolean indexing
带有查询。

请注意，由于您的IsInScope列的类型为bool，因此我们可以对您的代码进行如下整理：

1。布尔索引

df1 = df[df['IsInScope'] & (df['CostTable'] == 'Standard')]

输出

print(df1)
         Date        Type  IsInScope CostTable  Value
0  2017-04-01  CostEurMWh       True  Standard   0.22
1  2018-01-01  CostEurMWh       True  Standard   0.80
2  2019-01-01  CostEurMWh       True  Standard   1.72

2。 DataFrame.query

df2 = df.query("IsInScope  & CostTable == 'Standard'")

输出

print(df2)
         Date        Type  IsInScope CostTable  Value
0  2017-04-01  CostEurMWh       True  Standard   0.22
1  2018-01-01  CostEurMWh       True  Standard   0.80
2  2019-01-01  CostEurMWh       True  Standard   1.72

注意，我们不必明确告诉Python IsInScope == True：

x = [True, False]

for y in x:
    if y:
        print(y)

输出

True

Python Pandas-数据框列中的查询和布尔值

1 个答案:

1。布尔索引

2。 DataFrame.query