我有一个包含三个系列的数据框。 A列包含group_id。 B列包含True或False。列C包含1-n排名(其中n是每个group_id的行数)。
我想为每一行存储此数据帧的子集:
1) Column C == 1
OR
2) Column B == True
以下逻辑将我的旧数据帧行复制到新数据帧中:
new_df = df[df.column_b | df.column_c == 1]
答案 0 :(得分:2)
IIUC,从样本数据框开始,如:
A,B,C
01,True,1
01,False,2
02,False,1
02,True,2
03,True,1
你可以:
df = df[(df['C']==1) | (df['B']==True)]
返回:
A B C
0 1 True 1
2 2 False 1
3 2 True 2
4 3 True 1
答案 1 :(得分:0)
您有多种过滤方法,性能因数据大小而异[/ p>
In [722]: df[(df['C']==1) | df['B']]
Out[722]:
A B C
0 1 True 1
2 2 False 1
3 2 True 2
4 3 True 1
In [723]: df.query('C==1 or B==True')
Out[723]:
A B C
0 1 True 1
2 2 False 1
3 2 True 2
4 3 True 1
In [724]: df[df.eval('C==1 or B==True')]
Out[724]:
A B C
0 1 True 1
2 2 False 1
3 2 True 2
4 3 True 1