python - 通过内省(introspection)行的每个元素来过滤 pandas 数据框

Question

我有一个数据框，其中包含列中的一个对象。

例如:

df['id_original'].iloc[0].Class
Out[20]: u'Classtype1'

df['id_original'].iloc[1].Class
Out[20]: u'Classtype2'

如何过滤数据帧，只获取“id_original”行包含属性 Class 为 Classtype1 的对象的行。或者甚至更好。与 .isin(allowed_class_type_list) 结合使用？

有什么方法可以使用 .isin 实现此目的，还是我必须使用 iterrows 迭代所有行？首选优雅的单线解决方案。

Answer 1

您可以使用:

df.loc[df['id_original'].apply(lambda x: x.Class in allowed_class_type_list)]

考虑下面的缩小示例:

class Example:
    def __init__(self, class_):
        self.Class = class_

ex1 = Example('class1')
ex2 = Example('class2')
ex3 = Example('class3')
ex4 = Example('class4')

df = pd.DataFrame({
    'id_original':[ex1, ex2, ex2, ex1, ex4, ex3, ex3, ex4]
})

allowed_class_type_list = ['class1', 'class4']

您可以使用以下方式进行过滤:

df.loc[df['id_original'].apply(lambda x: x.Class in allowed_class_type_list)]

输出:

                   id_original
0   <__main__.Example object at 0x000000000A597390>
3   <__main__.Example object at 0x000000000A597390>
4   <__main__.Example object at 0x000000000A597B00>
7   <__main__.Example object at 0x000000000A597B00>