熊猫根据布尔条件选择行和列
我有一个熊猫数据框，大约有50列和
共有1个答案
让我们把你的问题分解一下。你想
- 基于某些布尔条件筛选行
- 您希望从结果中选择列的子集
对于第一点，您需要的条件是-
df["col_z"] < m
对于第二个需求，您需要指定所需列的列表-
["col_x", "col_y"]
您将如何结合这两种方法来生产熊猫的预期产量？最直接的方法是使用loc-
df.loc[df["col_z"] < m, ["col_x", "col_y"]]
第一个参数选择行，第二个参数选择列。
有关loc
从关系代数运算——选择和投影的角度来考虑这一点。如果您来自SQL世界，这将是一个相关的等价物。在SQL语法中，上面的操作如下所示-
SELECT col_x, col_y # projection on columns
FROM df
WHERE col_z < m # selection on rows
熊猫loc允许您为选择行指定索引标签。例如，如果你有一个数据框-
col_x col_y
a 1 4
b 2 5
c 3 6
要选择索引a，和c，以及col\u x，您将使用-
df.loc[['a', 'c'], ['col_x']]
col_x
a 1
c 3
或者，通过布尔条件进行选择（如原始问题所述，使用一系列的bool值），其中col_x中的所有值都是奇数-
df.loc[(df.col_x % 2).ne(0), ['col_y']]
col_y
a 4
c 6
有关详细信息，df.col_x%2计算每个值相对于2的模数。ne（0）然后将该值与0进行比较，如果不是，则返回True（所有奇数都是这样选择的）。下面是这个表达式的结果-
(df.col_x % 2).ne(0)
a True
b False
c True
Name: col_x, dtype: bool
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