Question

我想列出每个索引的列= [0,43,46]，这些值高于某个值，例如1000。

我的数据框看起来像这样但有更多列。

index           asset.assetStateId.10  asset.assetStateId.100  asset.assetStateId.101  \
0.0                  1057.0                     0.0                     0.0   
43.0                  380.0                  1441.0                     0.0   
46.0                    0.0                     0.0                  1441.0

所以，最后，我希望有三个列表，列的名称每行的值大于1000。

提前致谢，

到目前为止我已经尝试了这个：

lista_colunas = list(result_1.columns.values)
lista_assets = []
for asset in lista_colunas:
    if result_1.loc[result_1[asset]>1000]:
        lista_assets += [asset]

ValueError：DataFrame的真值是不明确的。使用a.empty，a.bool（），a.item（），a.any（）或a.all（）。

Answer 1

我认为你可以创建dictionary of list s：

如有必要，首先按loc选择行，然后按stack和reset_index重新整形：

idx  = [0,43,46] 
df = df.loc[idx].stack().reset_index(name='val')
print (df)    
   Index                 level_1     val
0      0   asset.assetStateId.10  1057.0
1      0  asset.assetStateId.100     0.0
2      0  asset.assetStateId.101     0.0
3     43   asset.assetStateId.10   380.0
4     43  asset.assetStateId.100  1441.0
5     43  asset.assetStateId.101     0.0
6     46   asset.assetStateId.10     0.0
7     46  asset.assetStateId.100     0.0
8     46  asset.assetStateId.101  1441.0

然后按boolean indexing，groupby过滤并创建list，最后转换为dict：

a = df[df['val'] > 1000].groupby('index')['level_1'].apply(list).to_dict()

另一种解决方案是按行和按条件创建list s：

a = df.loc[idx].apply(lambda x: x.index[x > 1000].tolist(), axis=1).to_dict()

print (a)
{0.0: ['asset.assetStateId.10'], 
43.0: ['asset.assetStateId.100'], 
46.0: ['asset.assetStateId.101']}

print (a[0])
['asset.assetStateId.10']

print (a[43])
['asset.assetStateId.100']

Answer 2

按值过滤列表的pythonic方法是list comprehension

[item for item in list if item >1000]

只保留大于1000的项目，但不会保留它们之间的空位。根据您希望如何组织程序，您可以（从数据框创建）执行以下结构：

for name, values in solution:
    name = [item for item in values if item>1000]

这也支持点查找，所以你可以这样做：

   [item.value for item in values if item.value>1000]

有很多方法可以过滤

选择具有阈值pandas数据帧的值

2 个答案: