Question

我正在尝试创建一个函数来从元组列表中过滤数据帧。我创建了以下功能，但似乎无法正常工作。元组列表将具有数据框列名称，以及要过滤的最小值和最大值。

例如：

eg_tuple = [('colname1', 10, 20), ('colname2', 30, 40), ('colname3', 50, 60)]

我尝试的功能如下：

def col_cut(df, cutoffs):
    for c in cutoffs:
        df_filter = df[ (df[c[0]] >= c[1]) & (df[c[0]] <= c[2])]
    return df_filter

请注意，该函数不应在值等于max或min的行上进行过滤。感谢帮助。

Answer 1

问题是您每次都将df作为要过滤的源。您应该使用以下过滤器：

def col_cut(df, cutoffs):
    df_filter = df
    for col, mn, mx in cutoffs:
        dfcol = df_filter[col]
        df_filter = df_filter[(dfcol >= mn) & (dfcol <= mx)]
    return df_filter

请注意，您可以在此处使用.between(..) [pandas-doc]：

def col_cut(df, cutoffs):
    df_filter = df
    for col, mn, mx in cutoffs:
        df_filter = df_filter[df_filter[col].between(mn, mx)]
    return df_filter

Answer 2

在list comprehension与np.logical_and + reduce创建的所有掩码中使用Series.between：

def col_cut(df, cutoffs):
    mask = np.logical_and.reduce([df[col].between(min1,max1) for col,min1,max1 in cutoffs])
    return df[mask]

来自元组列表的数据框列过滤器

2 个答案: