Question

我想过滤掉一个数据帧。试图使用标准的布尔（多个）表达式，但它不起作用。我的代码是：

import pandas as pd
import numpy as np

# Setting a dataframe
dates = pd.date_range('1/1/2000', periods=10)

df1 = pd.DataFrame(np.random.randn(10, 4), index=dates, columns=['A', 'B', 'C', 'D'])

# Filtering
df1 = df1.loc[lambda df: -0.5 < df1.A < 0 and 0 <= df1.B <= 1, :]

有什么想法吗？

Answer 1

不需要匿名lambda函数。只需使用布尔语句进行过滤。另外，请注意使用按位运算符&，而不是布尔运算符and。以下是过滤的等效变体：

df1 = df1.query('(A > -0.5) & (A < 0) & (B >= 0) & (B <= 1)', engine='python'))

df1 = df1.loc[(df1.A > -0.5) & (df1.A < 0) & (df1.B >= 0) & (df1.B <= 1)]

df1 = df1[(df1.A > -0.5) & (df1.A < 0) & (df1.B >= 0) & (df1.B <= 1)]

甚至考虑使用pandas.Series.between：

df1 = df1.loc[(df1.A.between(-0.5, 0, inclusive=False) & (df1.B.between(0, 1))]

过滤掉数据帧

1 个答案: