只需要从列表中选择至少存在一个值的行

Posted 2023-03-12

【中文标题】只需要从列表中选择至少存在一个值的行

【英文标题】：Need to select only those rows where at least one value is present from the list

【发布时间】：2020-06-09 07:13:53

【问题描述】：

。

我尝试使用如下isin 函数，但它返回的那些行也没有列表中的任何值：-

df[(df.loc[:,'P_1':'P_90'].isin(list))]

注意：-P_1 to P_90 表示列的范围。 样本数据：- dib-cust_id|p_1|p_2|.......|p_90 345|1950|1860|........|675

注意：- 我不能提供确切的数据，因为它是机密的。以上只是 91 列数据框的示例。

请告诉我这种方法有什么问题，还有没有其他方法可以得到想要的结果。

【问题讨论】：

你能举个例子数据吗？

能否提供数据框样本？

【参考方案1】：

你需要的是：

df[df.loc[:,'P_1':'P_90'].isin(list())].dropna(how='all')

好的，所以 nans 有任何不匹配的值，所以您实际上需要：

df[df[df.loc[:,'P_1':'P_90'].isin(list())].dropna(how='all').index]

这绝对不是最有效的。

您当前的公式不起作用的原因是您基本上返回的是带有 isin 的 True/False 数组，而不是列表。 isin 不会删除行，它会根据值是否在给定列表中将单元格标记为 True 或 False。因此，您的 True/False 数组与原始 df 具有相同的索引，而当您执行 df[array] 时，它会采用该数组的索引，也就是相同的索引。

您希望每行都提供True 或False，而不是每个单元格 - 此时，pandas 将按照您想要的方式进行过滤。

【讨论】：

#Jim Eisenberg，感谢您的解决方案，但我怀疑为什么 isin() 函数会返回那些找不到匹配项的行。根据我的理解，它应该只返回存在某些匹配的行。

我打赌你的代码不会运行。可能在isin() 之后添加.all(1)。