Question

我想使用loc按名称选择特定的列，因为我想用另一个条件来做。我试图用

来实现这个目标

df.loc[,conditionOne | conditionTwo]

其中一个条件是列名是否在特定的名称列表中，第二个条件是另一个条件（这是列的中位数）：

df = pd.DataFrame({'A' : [0,0,0,0], 'B' : [1,2,3, 5],  'C' : [10,20,30, 50]})
df.columns.values
keepColumnsNames = ['A', 'c']
condtionOne = df.mean()>2
print(condtionOne)
"#A    False"
"#B     True"
"#C     True"
"#dtype: bool" 
condtionTwo=pd.DataFrame(df.columns.values).iloc[:,0].isin(keepColumnsNames)
print(condtionTwo)
"#A    False"
"#B     True"
"#C     True"

现在，当我想在两个条件之间做一个或运算符时，我得到了下一个奇怪的行为：

print(condtionOne | condtionTwo )
"#0    False"
"#1    False"
"#2    False"
"#A    False"
"#B     True"
"#C     True"
"#dtype: bool"

虽然我希望得到

"#False"
"#True"
"#True"

Answer 1

两个面具中都需要相同的索引：

condtionTwo=pd.DataFrame(df.columns.values,index=df.columns).iloc[:,0].isin(keepColumnsNames)
print(condtionTwo)
A     True
B    False
C    False
Name: 0, dtype: bool

或者更好，谢谢@Julien Marrec的评论是创建没有索引的数组：

condtionTwo = df.columns.isin(keepColumnsNames) 
print(condtionTwo)
[ True False False]

print(condtionOne | condtionTwo)
A    True
B    True
C    True
dtype: bool

所有在一起：

df1 = df.loc[:, condtionOne | condtionTwo]
print (df1)
   A  B   C
0  0  1  10
1  0  2  20
2  0  3  30
3  0  5  50

与...相同：

df1 = df.loc[:, (df.mean() > 2) | (df.columns.isin(keepColumnsNames))]
print (df1)
   A  B   C
0  0  1  10
1  0  2  20
2  0  3  30
3  0  5  50

Answer 2

这应该用更少的字符来做：

condtionOne = df.mean()>2
condtionTwo = ['A', 'C']
df.loc[:, (conditionOne).values|(df.columns.isin(condition2))]

pandas在数据帧中选择条件特定的列，而另一个条件导致串联

2 个答案: