Question

我有一个脚本，其中包含以下符合预期目的的代码

Table2 = df.loc[df.Date.between('2018-11-22','2018-11-30')].groupby(df['FPYear'])[['New Customer', 'Existing Customer', 'revenue']].sum()

但是，现在我试图添加一个附加条件，以便在名为“ region”的列中进行过滤，该列在数据集中的值是Canada，但似乎没有用。

Table2 = df.loc[df.Date.between('2018-11-22','2018-11-30'), df['Region'] = 'Canada'].groupby(df['FPYear'])[['New Customer', 'Existing Customer', 'revenue']].sum()

附加过滤器似乎没有影响。谁能帮忙。谢谢

Answer 1

如@Alaxander所述

这是一个示例片段：

import pandas

df = pd.DataFrame({
    "A": [1,2,3],
    "B": [4,5,6],
    "C": [1,1,1]
})

df.loc[((d["A"]==1) & (d["B"]==4)), ["A", "B"]]

此外，您可能想看看df["Region"] = "Canada"中使用的赋值运算符，将它用作过滤器不是==吗？我也在下面的代码中添加了此代码。

如果需要特定字段，则输入您的代码：

Table2 = df.loc[((df.Date.between('2018-11-22','2018-11-30')) & (df['Region'] == 'Canada')), ["Date", "Region"]].groupby(df['FPYear'])[['New Customer', 'Existing Customer', 'revenue']].sum()

如果需要所有字段，则输入您的代码：

Table2 = df.loc[((df.Date.between('2018-11-22','2018-11-30')) & (df['Region'] == 'Canada'))].groupby(df['FPYear'])[['New Customer', 'Existing Customer', 'revenue']].sum()

PS：感谢@Alexandar提到了这个错误。

Answer 2

我通过执行以下操作找出了

Text

Python Pandas-df.loc-添加其他条件不起作用

2 个答案: