Question

我们说在pandas中有以下数据框：

import pandas as pd
pd.DataFrame({'A': [True, False], 'B':[False, True], 'C':[True, True], 'D':[False, False], 'E':[False, False]})

如何只获取True的列？我有一个包含2000+列的DataFrame，仅填充了False和True值，并且对于每一行，我希望获得True列。

Answer 1

您可以使用DataFrame df中的任何行作为列标签的布尔索引df.columns。这将返回仅包含“true”列的Index对象：

>>> df.columns[df.loc[0]]
Index([u'A', u'C'], dtype=object)

由于这是一个Index对象而不是Python列表，因此您可以使用tolist()将其转换为一个：

>>> df.columns[df.loc[0]].tolist()
['A', 'C']

Answer 2

我假设您使用[row] [column] -structure。以下代码应该有效：

>>> dictionary = {'A': [True, False], 'B':[False, True], 'C':[True, True], 'D':[False, False], 'E':[False, False]}
>>> itemList = list(dnaComplements.items())
>>> [x[0] for x in itemList if x[1][1] == True]

将返回

>>>    ['B', 'C']
>>>

Answer 3

如果你想知道哪一列都是True：

>>> L = pd.DataFrame({'A': [True, False], 'B':[False, True], 'C':[True, True], 'D':[False, False], 'E':[False, False]})

>>> L
       A      B     C      D      E
0   True  False  True  False  False
1  False   True  True  False  False

>>> M = lambda x: x.all()
>>> P = L.apply(M)
>>> L = [ col for col in dict(P) if P[col]]
>>> L
['C']

根据DataFrame中的条件检索列

3 个答案: