Python/Pandas中位运算符的any（）和all（）模拟

Question

我有一个pandas数据框，列“Category”和“Total”。可以有4个不同的类别：A、B、C、D。我将每个类别的切点值作为dict给我。我需要排除总计超过相应切点的所有条目。这很好：

cat = weekly_units['Category']
total = weekly_units['Total']
weekly_units = weekly_units[(cat == 'A') & (total <= cutpoints['A'])
                          | (cat == 'B') & (total <= cutpoints['B'])
                          | (cat == 'C') & (total <= cutpoints['C'])
                          | (cat == 'D') & (total <= cutpoints['D'])]

但我发现它又湿又不协调。 有没有办法写这样的东西？在

^{pr2}$

Answer 1

这是干巴巴的，简单明了：

matched = False  # or matched = pd.Series(False, index=weekly_units.index)
for cat, cutpoint in cutpoints.items()
    matched |= ((weekly_units['Category'] == cat) & (weekly_units['Total'] <= cutpoint))
weekly_units = weekly_units[matched]

注意，这跟在official advice后面的是“使用函数工具.reduce（）如果您确实需要它；但是，在99%的情况下，显式for循环更具可读性。”

还有一种使用reduce()的标准库方法，但正如承诺的那样，它的可读性较差：

^{pr2}$

Answer 2

是的。您要找的是^{}：

conditions = [(cat == k) & (total <= v) for k, v in cutpoints.items()]
weekly_units = weekly_units[np.logical_or.reduce(conditions)]

Answer 3

假设您的Category列实际上是CategoricalDtype，您还可以执行以下操作：

weekly_units[total <= cat.cat.rename_categories(cutpoints).astype(float)]