Question

我正在尝试从pandas数据框中进行多个多列选择，并且似乎找不到一种优雅的方法来完成它。

设置：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 8)),columns=list('ABCDEFGH'))

让我们说我想找到数据框的行，其中列为＆＃39; A＆＃39;和＆＃39; B＆＃39;大于50，我会做这样的事情：

df[['A', 'B']].where(lambda x: x > 50).dropna()

现在让我们说我也想选择专栏＆＃39; E＆＃39;和＆＃39; F＆＃39;他们不到25岁。

我如何做到这一点？

注意：在实际数据集中，[＆＃39; A＆＃39;＆＃39; B＆＃39;]可以是一组非连续的10+列， [＆＃39; E＆＃39;＆＃39; F＆＃39;]也可以是一组非连续的10+列。我有每组标准的列名列表。所以我想避免使用('A' > 50) & ('B' > 50)，因为我必须将30多个布尔标准串起来。

Answer 1

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 8)),columns=list('ABCDEFGH'))

定义要约束的列：

columns1 = ['A', 'B', 'C', 'E']
columns2 = ['D', 'F']

定义和应用约束

constraint1 = (df[columns1] > 50).all(axis =1)
constraint2 = (df[columns2] < 50).any(axis =1)
print df[constraint1 & constraint2]

注意：

.any（axis = 1）在将约束应用于列时充当OR运算符。

.all（axis = 1）在将约束应用于列时充当AND运算符。

pandas中的多个多列选择

1 个答案: