相关:Selecting with complex criteria from pandas.DataFrame
我有一些数据帧:
df = pd.DataFrame({'name': ['apple1', 'apple2', 'apple3', 'apple4', 'orange1', 'orange2', 'orange3', 'orange4'],
'A': [0, 0, 0, 0, 0, 0 ,0, 0],
'B': [0.10, -0.15, 0.25, -0.55, 0.50, -0.51, 0.70, 0],
'C': [0, 0, 0.25, -0.55, 0.50, -0.51, 0.70, 0.90],
'D': [0.10, -0.15, 0.25, 0, 0.50, -0.51, 0.70, 0.90]})
df
name A B C D
0 apple1 0 0.10 0.00 0.10
1 apple2 0 -0.15 0.00 -0.15
2 apple3 0 0.25 0.25 0.25
3 apple4 0 -0.55 -0.55 0.00
4 orange1 0 0.50 0.50 0.50
5 orange2 0 -0.51 -0.51 -0.51
6 orange3 0 0.70 0.70 0.70
7 orange4 0 0.00 0.90 0.90
现在让我们假设我想选择A
、B
、C
和D
中值小于0.25的所有行:
df[(df['A'] < 0.25) &
(df['B'] < 0.25) &
(df['C'] < 0.25) &
(df['D'] < 0.25)]
name A B C D
0 apple1 0 0.10 0.00 0.10
1 apple2 0 -0.15 0.00 -0.15
3 apple4 0 -0.55 -0.55 0.00
5 orange2 0 -0.51 -0.51 -0.51
很好,但是使用列列表作为输入可以实现同样的效果吗?
想象一下,我想过滤100列而不是4列
在这种情况下,由于您在多个列上具有相同的条件,因此可以使用^{} over
axis=1
检查所选列的条件是否为True
:如果列的顺序不太好,请使用双括号选择数据:
注:^{} 与
<
相同,代表“lessthan”如果您有很多单字母列,手动选择太多,我们可以使用
DataFrame.filter
和regex
:使用^{} 和}
axis=1
来执行^{输出
另一种方法:^{}
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