Question

我有一个简化的Dataframe，可以设置如下：

indexes =['01/10/2017', '28/10/2018', '27/10/2019', '30/10/2019']
cols = ['Period', 'A', 'B', 'C']
df= pd.DataFrame(index = indexes, columns= cols)
df.Period = 1
df = pd.concat([df, 2*df.copy(), 3*df.copy()])
df.sort_index()

Dataframe看起来像：

    Period        A      B       C
01/10/2017  1   NaN     NaN     NaN
01/10/2017  2   NaN     NaN     NaN
01/10/2017  3   NaN     NaN     NaN
27/10/2019  1   NaN     NaN     NaN
27/10/2019  2   NaN     NaN     NaN
27/10/2019  3   NaN     NaN     NaN
28/10/2018  1   NaN     NaN     NaN
28/10/2018  2   NaN     NaN     NaN
28/10/2018  3   NaN     NaN     NaN
30/10/2019  1   NaN     NaN     NaN
30/10/2019  2   NaN     NaN     NaN
30/10/2019  3   NaN     NaN     NaN

我想找到此列表中的行：

FwdTimeChangeDates = ['28/10/2018', '27/10/2019']

Period > 2。

我希望+=2符合这些条件（期间3 - ＆gt; 5和4 - ＆gt; 6等等。）。

如何根据这两个条件进行过滤？

df.loc[FwdTimeChangeDates]给：

Period A B C 28/10/2018 1 NaN NaN NaN 28/10/2018 2 NaN NaN NaN 28/10/2018 3 NaN NaN NaN 27/10/2019 1 NaN NaN NaN 27/10/2019 2 NaN NaN NaN 27/10/2019 3 NaN NaN NaN

和

df.loc[df.Period>2]

给出

Period A B C 01/10/2017 3 NaN NaN NaN 28/10/2018 3 NaN NaN NaN 27/10/2019 3 NaN NaN NaN 30/10/2019 3 NaN NaN NaN

我希望：

Period A B C 28/10/2018 3 NaN NaN NaN 27/10/2019 3 NaN NaN NaN

但我无法加入这两个条件：

df.loc[FwdTimeChangeDates & df.Period>1]或 df.loc[(FwdTimeChangeDates) & (df.Period>1)]

Answer 1

结合这两个条件，使用isin作为第一个条件。

df[df.index.isin(['28/10/2018', '27/10/2019']) & (df.Period > 2)]

            Period    A    B    C
28/10/2018       3  NaN  NaN  NaN
27/10/2019       3  NaN  NaN  NaN

Answer 2

您可以分割两个条件

df.loc[FwdTimeChangeDates].query('Period>2')
Out[1366]: 
            Period    A    B    C
28/10/2018       3  NaN  NaN  NaN
27/10/2019       3  NaN  NaN  NaN

Answer 3

如果数据框具有多索引：

df.loc[(df.index.isin(['28/10/2018', '27/10/2019'],level=0)) & (df.Period > 2), 'Period]

Pandas Loc索引和列条件

3 个答案: