Pandas:用操作链帧过滤DataFrame的行  

大多数pandas操作都可以通过操作符链接来实现(groupby,aggregate,apply等),但我
df_filtered = df[df['column'] == value]

这是没有吸引力的,因为它要求我将df赋给一个变量,然后才能对其值进行筛选。是否有更类似于下面的东西?
df_filtered = df.mask(lambda x: x['column'] == value)
数据科学家 Level2 提问 在 2017-12-12 在 应用问题.
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1 答案
最佳答案

我不完全确定你想要什么,而你的最后一行代码也没有帮助,但无论如何:
“链接”过滤是通过“链接”布尔指数标准来完成的。

In [96]: df
Out[96]:
A  B  C  D
a  1  4  9  1
b  4  5  0  2
c  5  5  1  0
d  1  3  9  6
In [99]: df[(df.A == 1) & (df.D == 6)]
Out[99]:
A  B  C  D
d  1  3  9  6

如果你想链方法,你可以添加自己的掩码方法,并使用该方法。
In [90]: def mask(df, key, value):
....:     return df[df[key] == value]
....:
In [92]: pandas.DataFrame.mask = mask
In [93]: df = pandas.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (4,4)), index=list('abcd'), columns=list('ABCD'))
In [95]: df.ix['d','A'] = df.ix['a', 'A']
In [96]: df
Out[96]:
A  B  C  D
a  1  4  9  1
b  4  5  0  2
c  5  5  1  0
d  1  3  9  6
In [97]: df.mask('A', 1)
Out[97]:
A  B  C  D
a  1  4  9  1
d  1  3  9  6
In [98]: df.mask('A', 1).mask('D', 6)
Out[98]:
A  B  C  D
d1  3  9  6


数据科学家 Level1 回答于 在 2017-12-17。
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