Question

我有以下数据框。

    A1  A2  A3  B1  B2  B3  C1  C2  C3
0   0   0   1   1   1   1   0   1   1
1   0   0   0   0   0   0   0   0   0
2   1   1   1   0   1   1   1   1   1

我希望根据列组和非零出现来对其进行过滤。我写了以下代码来实现它。

import pandas as pd
df = pd.read_csv("TEST_TABLE.txt", sep='\t')
print(df)
group1 = ['A1','A2','A3']
group2 = ['B1','B2','B3']
group3 = ['C1','C2','C3']
df2 = df[(df[group1] !=0).any(axis=1) & (df[group2] !=0).any(axis=1) & (df[group3] !=0).any(axis=1)]
print(df2)

输出是完美的：

    A1  A2  A3  B1  B2  B3  C1  C2  C3
0   0   0   1   1   1   1   0   1   1
2   1   1   1   0   1   1   1   1   1

现在，如何修改代码，以便我可以为“ any”强加一个阈值。即为每个组保留至少2个非零的行。因此，最终输出将给出

   A1  A2  A3  B1  B2  B3  C1  C2  C3
2   1   1   1   0   1   1   1   1   1

谢谢。

Answer 1

您可以通过sum循环创建布尔掩码，以计算非0的值，并通过ge（>=）和最后一个reduce masks进行比较：

groups = [group1,group2,group3]
df2 = df[np.logical_and.reduce([(df[g]!=0).sum(axis=1).ge(2) for g in groups])]

print(df2)
   A1  A2  A3  B1  B2  B3  C1  C2  C3
2   1   1   1   0   1   1   1   1   1

详细信息：

print([(df[g]!=0).sum(axis=1).ge(2) for g in groups])

[0    False
1    False
2     True
dtype: bool, 0     True
1    False
2     True
dtype: bool, 0     True
1    False
2     True
dtype: bool]

根据阈值过滤熊猫中的行

1 个答案: