根据行创建数据框，哪些列满足某个条件PYTHON

Question

我只需要使用某些行创建一个新数据框，特定列的值符合条件。

我有以下数据框（称为：result）：

source  target weight
     0       0   0.00
     5       1   5.00
     6       2   7.00
     8       3   8.00
     1       4   0.00
     3       5   0.00
     6       6   4.00
     4       7   0.00

我需要得到这样的东西：

source  target weight
     5       1   5.00
     6       2   7.00
     8       3   8.00
     6       6   4.00

但是，我一直在使用以下程序，但是它们不起作用，我一遍又一遍得到相同的结果（第一个）。

result1 = result[result['weight'] > 0 ]

或

result1 = result.loc[result['weight'] > 0 ]

Answer 1

Credit @EdChum

大多数情况下，您的权重列为str，并且在该比较中，您的所有字符串均为> 0。将它们转为float，int或其他数字和问题解决。

Hightlight（执行此操作）

result1 = results[result['weight'].astype(float) > 0]

解释

设置1（问题）

text = """source  target weight
     0       0   0.00
     5       1   5.00
     6       2   7.00
     8       3   8.00
     1       4   0.00
     3       5   0.00
     6       6   4.00
     4       7   0.00"""

df = pd.read_csv(StringIO(text), delim_whitespace=1, dtype=str)
#                                                    ^^^^^^^^^
#                                               Create Problem

print df[df.weight > 0]

看起来像：

  source target weight
0      0      0   0.00
1      5      1   5.00
2      6      2   7.00
3      8      3   8.00
4      1      4   0.00
5      3      5   0.00
6      6      6   4.00
7      4      7   0.00

设置2（解决方案）

text = """source  target weight
     0       0   0.00
     5       1   5.00
     6       2   7.00
     8       3   8.00
     1       4   0.00
     3       5   0.00
     6       6   4.00
     4       7   0.00"""

df = pd.read_csv(StringIO(text), delim_whitespace=1, dtype=float)
#                                                    ^^^^^^^^^^^
#                                                    Fix Problem

print df[df.weight > 0]

看起来像：

   source  target  weight
1     5.0     1.0     5.0
2     6.0     2.0     7.0
3     8.0     3.0     8.0
6     6.0     6.0     4.0

根据您的具体情况，请执行以下操作：

result1 = results[result['weight'].astype(float) > 0]

Answer 2

你刚刚删除零吗？如果是这样，你可以使用：

df.loc[~(df==0).all(axis=1)]