python pandas 过滤 true、false 和两者的列

Question

我目前正在尝试使用某些 bool 列来过滤 pandas df，以获取 true、false 以及循环中的两种类型。

为了更好的解释，假设我们有以下 df:

df = pd.DataFrame({
'a': [1, 2, 3, 5, 6, 7, 8, 9, 10], 
'b': [True, True, True, False, False, True, False, True, False], 
'c': [True, False, False, False, True, True, True, True, False], 
'd': [35, 59, 12, 2, 19, 24, 33, 5, 11]
})

我现在想做的是循环两个 bool 列，如下所示:

loops = [[True, True], [True, any], [any, True], [any, any]]

for loop in loops:
df[(df['b'] == loop[0]) & (df['c'] == loop[1])]['d'].sum()

不幸的是，使用 any 以及 bool 都不起作用。

有人知道如何存档吗？

谢谢!

Answer 1

使用 any 在这里没有意义，这是一个函数，而不是 pandas 能够理解的通用术语。

为什么不使用 set 来满足您的条件？

T = {True}
F = {False}
ANY = {True, False}
NONE = {}

loops = [[T, T], [T, ANY], [ANY, T], [ANY, ANY]]

for loop in loops:
    x = df[df['b'].isin(loop[0]) & df['c'].isin(loop[1])]['d'].sum()
    print(loop, x)

输出:

[{True}, {True}] 64
[{True}, {False, True}] 135
[{False, True}, {True}] 116
[{False, True}, {False, True}] 200

替代使用函数

如果您创建自定义函数，请确保它们已矢量化。

def istrue(x):
    return x == True  # or just "return x" if you only have booleans

def isfalse(x):
    return x == False # not using "~ x" to make the function generic

def isany(x):
    return x | True

def isnone(x):
    return x & False

loops = [[istrue, istrue], [istrue, isany], [isany, istrue], [isany, isany]]

for loop in loops:
    x = df[loop[0](df['b']) & loop[1](df['c'])]['d'].sum()
    print([x.__name__ for x in loop], x)

输出:

['istrue', 'istrue'] 64
['istrue', 'isany'] 135
['isany', 'istrue'] 116
['isany', 'isany'] 200