Question

这是一个基本的问题，如果之前被问到但是无法找到答案，请道歉。

尝试根据性别过滤数据集，以便我可以看到女孩子销售分割，但数据是通过标题完成的，即Mr，Mrs，Miss＆amp;毫秒。

我有男人：

men = cd.loc[cd.title_desc == "MR", "SALES"]

对于女性我想要MR，MRS＆amp; MISS包括即。

women = cd.loc[cd.title_desc == "MRS" and "MISS" and "MS", "SALES"]

但显然＆＃34;和＆＃34;不正确。

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Answer 1

之前肯定有人问过，但是你走了。

通过过滤多个值来创建两个不同的Series对象：

men = cd.loc[cd.title_desc == 'MR','SALES']
women = cd.loc[cd.title_desc.isin(['MRS','MISS','MS']), 'SALES']

或者，如果您想直接按性别划分总销售额：

cd['gender'] = ''
cd.loc[cd.title_desc == 'MR', 'gender'] = 'men'
cd.loc[cd.title_desc.isin(['MRS','MISS','MS']), 'gender'] = 'women'
cd.groupby('gender').agg({'SALES': sum})

Answer 2

您必须将其分解为多个逻辑语句，然后您可以将其与逻辑或运算符“|”组合。生成的布尔向量可以与.loc

一起使用

bvec = (cd.title_desc == "MRS") | (cd.title_desc == "MISS") | (cd.title_desc == "MS")
women = cd.loc[bvec,"SALES"]

Answer 3

在Pandas中有很多方法可以做到这一点。

最好的一个IMO @jack6e has shown in his answer。

或者我们可以通过以下方式实现：

使用RegEx：

cd.loc[cd.title_desc.str.contains(r'^MRS|MISS|MS$'), 'SALES']

使用.query()方法：

titles = ['MRS','MISS','MS']
cd.query("title_desc in @titles")['SALES']

使用多个值pandas python过滤字段

3 个答案: