我想使用 loc 按名称选择特定列,因为我想用另一个条件来执行此操作。 我尝试使用
来实现此目的时出现奇怪的行为df.loc[,conditionOne | conditionTwo]
其中一个条件是列名是否在特定的名称列表中,第二个条件是另一个条件(这里是列的中位数):
df = pd.DataFrame({'A' : [0,0,0,0], 'B' : [1,2,3, 5], 'C' : [10,20,30, 50]})
df.columns.values
keepColumnsNames = ['A', 'c']
condtionOne = df.mean()>2
print(condtionOne)
"#A False"
"#B True"
"#C True"
"#dtype: bool"
condtionTwo=pd.DataFrame(df.columns.values).iloc[:,0].isin(keepColumnsNames)
print(condtionTwo)
"#A False"
"#B True"
"#C True"
现在,当我想在两个条件之间执行或运算符时,我会得到下一个奇怪的行为:
print(condtionOne | condtionTwo )
"#0 False"
"#1 False"
"#2 False"
"#A False"
"#B True"
"#C True"
"#dtype: bool"
虽然我希望得到
"#False"
"#True"
"#True"
最佳答案
您需要在两个掩码中使用相同的索引:
condtionTwo=pd.DataFrame(df.columns.values,index=df.columns).iloc[:,0].isin(keepColumnsNames)
print(condtionTwo)
A True
B False
C False
Name: 0, dtype: bool
或者更好,感谢@Julien Marrec 的评论是创建没有索引的数组:
condtionTwo = df.columns.isin(keepColumnsNames)
print(condtionTwo)
[ True False False]
print(condtionOne | condtionTwo)
A True
B True
C True
dtype: bool
一起:
df1 = df.loc[:, condtionOne | condtionTwo]
print (df1)
A B C
0 0 1 10
1 0 2 20
2 0 3 30
3 0 5 50
与以下内容相同:
df1 = df.loc[:, (df.mean() > 2) | (df.columns.isin(keepColumnsNames))]
print (df1)
A B C
0 0 1 10
1 0 2 20
2 0 3 30
3 0 5 50
关于python - pandas 选择数据框中有条件的特定列与另一个条件导致串联,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/48497809/