Question

这是一个示例数据。

import pandas as pd
from StringIO import StringIO
import numpy as np

audit_trail = """\
1|2|ENQ-wbrProcess.php|bus_departures|BUS_SERVICE_NO#DEPARTURE_TM|54790#01/12/2010|BOOKING_STATUS|O|L|PHRTD|2010-12-01 12:42:32
5|0|DTO-transfer.php|bus_services|BUS_SERVICE_NO|159734|BUS_TYPE_CD||DO|PHRTD|2010-12-01 12:43:27
9|0|DTO-transfer.php|bus_services|BUS_SERVICE_NO|159734|EFFECTIVE_FROM||2010-12-02 00:00:00|PHRTD|2010-12-01 12:43:28
13|0|DTO-transfer.php|bus_services|BUS_SERVICE_NO|159734|MAX_CHANCE_SEATS||0|PHRTD|2010-12-01 12:43:28
17|0|DTO-transfer.php|bus_services|BUS_SERVICE_NO|159734|SCHEDULED_NO||15|PHRTD|2010-12-01 12:43:29
21|0|DTO-transfer.php|bus_services|BUS_SERVICE_NO|159734|TRIP_NATURE||Basic|PHRTD|2010-12-01 12:43:29
25|0|DTO-transfer.php|bus_services|BUS_SERVICE_NO|159734|PARCEL_SERVICE||N|PHRTD|2010-12-01 12:43:30
29|0|DTO-transfer.php|bus_services|BUS_SERVICE_NO|159734|TRIP_NO||S11308|PHRTD|2010-12-01 12:43:30
33|0|DTO-transfer.php|bus_services|BUS_SERVICE_NO|159734|IS_AVL_RESERVATION||N|PHRTD|2010-12-01 12:43:31
37|0|DTO-transfer.php|bus_service_seats|BUS_SERVICE_NO|159734|BUS_SERVICE_NO||159734|PHRTD|2010-12-01 12:43:32"""

col_list = ['transaction_id', 'request_id', 'table_name', 'table_unique_field', 'table_unique_value', 'field_name', 'old_value', 'new_value', 'client_id', 'client_type', 'transaction_date']
audit = pd.read_csv(StringIO(audit_trail), sep="|" , names = col_list, index_col='transaction_date' )

In [44]: audit.client_type.nunique()
Out[44]: 1

如果客户端类型为“PHRTD”

，这将返回行

audit[(audit.client_type == 'PHRTD')] [['old_value', 'client_type']]

如果client_type的唯一计数为1，则显示两列或仅显示1列（old_value）。这样的东西不起作用：

audit[(if(audit.client_type.nunique() != 1), [['old_value', 'client_type'], ['old_value']])]

我正在寻找一种简单的技术来隐藏所有行重复相同值的列。

Answer 1

def trim(df):
    columns = [col for col in df if df[col].nunique() != 1]
    return df[columns]

print(trim(audit.loc[audit.client_type == 'PHRTD', ['old_value', 'client_type']]))

产量

                              old_value
transaction_date                       
2010-12-01 12:42:32      BOOKING_STATUS
2010-12-01 12:43:27         BUS_TYPE_CD
2010-12-01 12:43:28      EFFECTIVE_FROM
2010-12-01 12:43:28    MAX_CHANCE_SEATS
2010-12-01 12:43:29        SCHEDULED_NO
2010-12-01 12:43:29         TRIP_NATURE
2010-12-01 12:43:30      PARCEL_SERVICE
2010-12-01 12:43:30             TRIP_NO
2010-12-01 12:43:31  IS_AVL_RESERVATION
2010-12-01 12:43:32      BUS_SERVICE_NO

提示：

audit[(audit.client_type == 'PHRTD')] [['old_value', 'client_type']]

使用链式索引。这对于访问数据很好，但在将新值分配给audit时可能会失败：

audit[(audit.client_type == 'PHRTD')] [['old_value', 'client_type']] = values  # would FAIL to modify audit

因此，最好尽可能避免chained indexing。在这种情况下，您可以使用audit.loc：

来避免它

audit.loc[audit.client_type == 'PHRTD', ['old_value', 'client_type']] = values

如果在所有行中重复相同的值，则隐藏列

1 个答案: