python - 删除 Pandas Dataframe 中的非等效多索引行

Question

目标

如果子列 min 等于子列 max 并且如果 min 和 max 子列在列的任何中都不相等(在本例中为 ao、his、cyp1a2s、cyp3a4s)，删除该行。

示例

arrays = [np.array(['ao', 'ao', 'hia', 'hia', 'cyp1a2s', 'cyp1a2s', 'cyp3a4s', 'cyp3a4s']),
          np.array(['min', 'max', 'min', 'max', 'min', 'max', 'min', 'max'])]
tuples = list(zip(*arrays))
index = pd.MultiIndex.from_tuples(tuples, names=['',''])
df = pd.DataFrame(np.array([[1, 1, 0, 0, float('nan'), float('nan'), 0, 0], 
                            [1, 1, 0, 0, float('nan'), 1, 0, 0],
                            [0, 2, 0, 0, float('nan'), float('nan'), 1, 1],]), index=['1', '2', '3'], columns=index)
df

    ao      hia     cyp1a2s cyp3a4s
    min max min max min max min max
1   1.0 1.0 0.0 0.0 NaN NaN 0.0 0.0
2   1.0 1.0 0.0 0.0 NaN 1.0 0.0 0.0
3   0.0 2.0 0.0 0.0 NaN NaN 1.0 1.0

想要

df = pd.DataFrame(np.array([[1, 1, 0, 0, float('nan'), float('nan'), 0, 0]]), index=['1'], columns=index)
df

    ao      hia     cyp1a2s cyp3a4s
    min max min max min max min max
1   1.0 1.0 0.0 0.0 NaN NaN 0.0 0.0

尝试

df.apply(lambda x: x['min'].map(str) == x['max'].map(str), axis=1)

KeyError: ('min', 'occurred at index 1')

注意

实际数据框有 50 多列。

Answer 1

使用DataFrame.xs对于第二层MultiIndex的DataFrame，替换NaNs:

df1 = df.xs('min', axis=1, level=1).fillna('nan')
df2 = df.xs('max', axis=1, level=1).fillna('nan')

或者将数据转为字符串:

df1 = df.xs('min', axis=1, level=1).astype('str')
df2 = df.xs('max', axis=1, level=1).astype('str')

按 DataFrame.eq 比较数据帧并通过 DataFrame.all 测试所有 True最后过滤 boolean indexing :

df = df[df1.eq(df2).all(axis=1)]
print (df)
    ao       hia      cyp1a2s     cyp3a4s     
   min  max  min  max     min max     min  max
1  1.0  1.0  0.0  0.0     NaN NaN     0.0  0.0