python - 动态过滤 Pandas 数据框

Question

我正在尝试使用三列的阈值过滤 Pandas 数据框

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({"A" : [6, 2, 10, -5, 3],
                   "B" : [2, 5, 3, 2, 6],
                   "C" : [-5, 2, 1, 8, 2]})
df = df.loc[(df.A > 0) & (df.B > 2) & (df.C > -1)].reset_index(drop = True)

df
    A  B  C
0   2  5  2
1  10  3  1
2   3  6  2

但是，我想在一个函数中执行此操作，其中列的名称及其阈值在字典中提供给我。这是我的第一次尝试，效果很好。本质上，我将过滤器放在 cond 变量中并运行它:

df = pd.DataFrame({"A" : [6, 2, 10, -5, 3],
                   "B" : [2, 5, 3, 2, 6],
                   "C" : [-5, 2, 1, 8, 2]})
limits_dic = {"A" : 0, "B" : 2, "C" : -1}
cond = "df = df.loc["
for key in limits_dic.keys():
    cond += "(df." + key + " > " + str(limits_dic[key])+ ") & "
cond = cond[:-2] + "].reset_index(drop = True)"
exec(cond)
df
    A  B  C
0   2  5  2
1  10  3  1
2   3  6  2

现在，最后我把所有东西都放在一个函数中，它停止工作(也许 exec 函数不喜欢在函数中使用!):

df = pd.DataFrame({"A" : [6, 2, 10, -5, 3],
                   "B" : [2, 5, 3, 2, 6],
                   "C" : [-5, 2, 1, 8, 2]})
limits_dic = {"A" : 0, "B" : 2, "C" : -1}
def filtering(df, limits_dic):
    cond = "df = df.loc["
    for key in limits_dic.keys():
        cond += "(df." + key + " > " + str(limits_dic[key])+ ") & "
    cond = cond[:-2] + "].reset_index(drop = True)"
    exec(cond)
    return(df)

df = filtering(df, limits_dic)
df
    A  B  C
0   6  2 -5
1   2  5  2
2  10  3  1
3  -5  2  8
4   3  6  2

我知道 exec 函数在函数内部使用时的行为不同，但不知道如何解决该问题。另外，我想知道在给定两个输入的情况下，必须有一种更优雅的方法来定义一个函数来进行过滤:1)df 和 2)limits_dic = {"A": 0, "B”:2，“C”:-1}。如果您对此有任何想法，我将不胜感激。

Answer 1

如果您尝试构建动态查询，有更简单的方法。这是使用列表推导和 str.join 的一个:

query = ' & '.join(['{}>{}'.format(k, v) for k, v in limits_dic.items()])

或者，在 python-3.6+ 中使用 f-strings，

query = ' & '.join([f'{k}>{v}' for k, v in limits_dic.items()])

print(query)

'A>0 & C>-1 & B>2'

将查询字符串传递给df.query，就是为了这个目的:

out = df.query(query)
print(out)

    A  B  C
1   2  5  2
2  10  3  1
4   3  6  2

如果我的列名有空格或其他奇怪的字符怎么办？

从 pandas 0.25 开始，您可以将列名包含在反引号中，这样可以正常工作:

query = ' & '.join([f'`{k}`>{v}' for k, v in limits_dic.items()])

见 this Stack Overflow post了解更多。

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如果您想为查询获取 bool 掩码，您也可以使用 df.eval，然后索引变得简单:

mask = df.eval(query)
print(mask)

0    False
1     True
2     True
3    False
4     True
dtype: bool

out = df[mask]
print(out)

    A  B  C
1   2  5  2
2  10  3  1
4   3  6  2

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字符串数据

如果需要查询使用字符串数据的列，上面的代码需要稍作修改。

考虑(来自 this answer 的数据):

df = pd.DataFrame({'gender':list('MMMFFF'),
                   'height':[4,5,4,5,5,4],
                   'age':[70,80,90,40,2,3]})

print (df)
  gender  height  age
0      M       4   70
1      M       5   80
2      M       4   90
3      F       5   40
4      F       5    2
5      F       4    3

还有列、运算符和值的列表:

column = ['height', 'age', 'gender']
equal = ['>', '>', '==']
condition = [1.68, 20, 'F']

这里适当的修改是:

query = ' & '.join(f'{i} {j} {repr(k)}' for i, j, k in zip(column, equal, condition))
df.query(query)

   age gender  height
3   40      F       5

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有关 pd.eval() 系列函数、它们的特性和用例的信息，请访问 Dynamic Expression Evaluation in pandas using pd.eval() .