过滤数据框值

Question

我有一个数据框，要按大于20的值进行过滤

ID   value
A    10
B    21
C    22

我使用了df['ID'] > 20并收到了结果

False
True
True

但是，我希望它返回B, C，而不是布尔值

Answer 1

df.loc是你的朋友：

df.loc[df['value'] > 20, 'ID']

Answer 2

或使用eval个熊猫：

df.loc[df.eval('value > 20'),'ID']

或者（不建议使用）where大熊猫：

df.where(df['value']>20,df['ID'],axis=1).dropna()['ID']

Answer 3

仅选择值> 20的行，然后返回ID的值

import pandas as pd
df = {"ID": ["A", "B", "C"], "val":[10, 21, 22]}
df = pd.DataFrame(df)

df = df[df["val"] > 20]
df["ID"].values

返回：

array(['B', 'C'], dtype=object)

编辑：此处使用df.loc的答案与上述步骤相同，只是更好，更简洁。我会保留这一切，以防任何人解释。

Answer 4

许多解决方法。

您可以使用向量化操作来解决此问题。现在，您的代码仅评估语句是对还是错。通过将此语句包装在方括号内，可以对Pandas数据框进行过滤，所有语句的评估结果都为True。

因此，如果您的数据集看起来像

df = pd.DataFrame({'ID': {0: 'A', 1: 'B', 2: 'C'}, 'value': {0: 10, 1: 21, 2: 22}})

您可以对其进行过滤： df[df['value'] > 20]，或者如果您只想接收ID列中的值，则在该列的名称上加上df[df['value'] > 20]['ID']

Answer 5

您可以过滤值

df[df['value'] > 20]

您可以通过在末尾添加所需的列来过滤所需的列

df[df['value'] > 20].ID