我想选择列,其至少高于阈值的一个值。 例如,
df = pd.DataFrame({'A': [randint(1, 9) for x in xrange(10)],
'B': [randint(1, 9)*10 for x in xrange(10)],
'C': [randint(1, 9)*100 for x in xrange(10)]})
df
A B C
0 9 40 300
1 9 70 700
2 5 70 900
3 8 80 900
4 7 50 200
5 9 30 900
6 2 80 700
7 2 80 400
8 5 80 300
9 7 70 800
假设我想选择包含至少一个值> 70的列。 在这种情况下,我希望将以下数据框视为输出
df
B C
0 40 300
1 70 700
2 70 900
3 80 900
4 50 200
5 30 900
6 80 700
7 80 400
8 80 300
9 70 800
我能想到的唯一解决方案是遍历每一列,查看是否有任何超过阈值的值(例如,使用.any()
),然后将列数组传递给{{1} } ...但这感觉就像一个非常尴尬的解决方案。有没有更好的办法?
答案 0 :(得分:1)
将df.columns与any
:
df[df.columns[(df>70).any()]]
输出:
B C
0 40 100
1 20 100
2 80 500
3 60 800
4 10 300
5 70 800
6 50 200
7 40 600
8 40 200
9 20 200
答案 1 :(得分:1)
您可以使用boolean
loc
切片
df.loc[:, df.gt(70).any()]
B C
0 40 100
1 20 100
2 80 500
3 60 800
4 10 300
5 70 800
6 50 200
7 40 600
8 40 200
9 20 200