python - 使用链式条件过滤 Pandas 中的行

Question

我有一个初始 csv 文件，其中包含我感兴趣的某些值，我想阅读它并同时过滤它。

该文件具有以下结构：

一种	乙
25	xx
钠	年年
32	Z Z
25	Z Z

我通常做的是先阅读它，然后应用过滤器：

df = pd.read_csv(filename, sep=";")
df = df[df['A']==25]

我想知道是否可以以链式方式过滤它，例如：

df = pd.read_csv(filename, sep=";")\
.where('A'==25)

标签： pythonpython-3.xpandas

Answer 1

如果需要删除丢失的行，请使用DataFrame.querywith 技巧进行比较 ifA相同A，因为np.nan != np.nan：

df = pd.read_csv(filename, sep=";").query('A==A')

或通过 callable 使用选择：

df = pd.read_csv(filename, sep=";").loc[lambda x: x.A.notna()]

如果需要测试其他值：

df = pd.read_csv(filename, sep=";").query('A==25')

或者：

df = pd.read_csv(filename, sep=";").loc[lambda x: x.A == 25]