Question

我有一个函数，该函数旨在在对要定义的某些行进行过滤之后，沿着sum pandas的列打印DataFrame；且该数量所占的百分比在相同的总和中没有任何过滤器：

def my_function(df, filter_to_apply, col):
    my_sum = np.sum(df[filter_to_apply][col])
    print(my_sum)
    print(my_sum/np.sum(df[col]))

现在，我想知道是否有一种方法可以使filter_to_apply实际上不执行任何过滤器（即保留所有行），以继续使用我的函数（实际上更加复杂和方便）），即使我不需要任何过滤器。

因此，某些filter_f1可以做到：df[filter_f1] = df，并且可以与其他过滤器一起使用：filter_f1 & filter_f2。

一个可能的答案是：df.index.isin(df.index)，但我想知道是否还有更容易理解的内容（例如，我尝试仅使用True，但没有用）。

Answer 1

这是选择所有行的一种方式：

df[range(0, len(df))]

这也是

df[:]

但是我还没有找到将:作为参数传递的方法。

Answer 2

熊猫上有一个名为loc的函数，用于过滤行。您可以执行以下操作：

df2 = df.loc[<Filter here>]

#Filter can be something like df['price']>500 or df['name'] == 'Brian'
#basically something that for each row returns a boolean

total = df2['ColumnToSum'].sum()

选择Python熊猫中的所有行

2 个答案: