时间戳

首页 > 解决方案 > 根据列中的值过滤数据框的行

python - 根据列中的值过滤数据框的行

问题描述

我想过滤包含小于 10 的值的数据帧的行。

import numpy as np
import pandas as pd
from pprint import pprint
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10, 4)), columns=list('ABCD'))
df = df[df <10]

给，

A   B    C    D
0  5.0 NaN  NaN  NaN
1  NaN NaN  NaN  NaN
2  0.0 NaN  6.0  NaN
3  NaN NaN  NaN  NaN
4  NaN NaN  NaN  NaN
5  6.0 NaN  NaN  NaN
6  NaN NaN  NaN  NaN
7  NaN NaN  NaN  7.0
8  NaN NaN  NaN  NaN
9  NaN NaN  NaN  NaN

预期的：

0   5  57  87  95
2   0  80   6  82
5   6  33  74  75
7  71  44  60   7

关于如何获得预期结果的任何建议？

标签： pythonpandasdataframe

解决方案

采用：

np.random.seed(21)
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(10, 4)), columns=list('ABCD'))

如果要按条件的任何值进行过滤，则必须添加DataFrame.any至少一个Trueboolean以进行测试DataFrame：

df1 = df[(df < 10).any(axis=1)]
print (df1)
    A   B   C   D
0  73  79  56   4
5   5  18  70  50
7   5  80  35  91
9   6  84  90  28

print (df < 10)
       A      B      C      D
0  False  False  False   True
1  False  False  False  False
2  False  False  False  False
3  False  False  False  False
4  False  False  False  False
5   True  False  False  False
6  False  False  False  False
7   True  False  False  False
8  False  False  False  False
9   True  False  False  False

print ((df < 10).any(axis=1))
0     True
1    False
2    False
3    False
4    False
5     True
6    False
7     True
8    False
9     True
dtype: bool

推荐阅读