Question

我有一个pandas.DataFrame，我正在迭代这些行。在每一行上，我需要过滤掉一些非有价值的值并保持索引关联。这就是我现在所处的位置：

for i,row in df.iterrows():
    my_values = row["first_interesting_column":]
    # here I need to filter 'my_values' Series based on a function
    # what I'm doin right now is use the built-in python filter function, but what I get back is a list with no indexes anymore
    my_valuable_values = filter(lambda x: x != "-", my_values)

我该怎么做？

Answer 1

我被IRC的一个人建议了答案。这是：

w = my_values != "-" # creates a Series with a map of the stuff to be included/exluded
my_valuable_values = my_values[w]

......也可以缩短......

my_valuable_values = my_values[my_values != "-"]

......当然，为了避免再迈一步......

row["first_interesting_column":][row["first_interesting_column":] != "-"]

Answer 2

迭代行通常是不好的做法（而且很慢）。正如@JohnE建议您使用applymap。

如果我理解你的问题，我认为你想要做的是：

import pandas as pd
from io import StringIO

datastring = StringIO("""\
2009    2010    2011   2012
1       4       -      4
3       -       2      3
4       -       8      7
""")
df = pd.read_table(datastring, sep='\s\s+')
a = df[df.applymap(lambda x: x != '-')].astype(np.float).values
a[~np.isnan(a)]

Python：如何使用函数过滤pandas.Series而不会丢失索引关联？

2 个答案: