数据框按列值过滤行

Posted 2023-02-27

【中文标题】数据框按列值过滤行

【英文标题】：Dataframe filtering rows by column values

【发布时间】：2017-11-12 21:44:52

【问题描述】：

我有一个数据框df

       Num1   Num2 
one       1      0
two       3      2
three     5      4
four      7      6
five      9      8

我想过滤 Num1 中值大于 3 而 Num2 中值小于 8 的行。

我试过了

df = df[df['Num1'] > 3 and df['Num2'] < 8]

但发生了错误。

ValueError: Series 的真值不明确。

所以我用了

df = df[df['Num1'] > 3]
df = df[df['Num2'] < 8]

我认为代码可以更短。

还有其他方法吗？

【参考方案1】：

是的，您可以使用& 运算符：

df = df[(df['Num1'] > 3) & (df['Num2'] < 8)]
#                        ^ & operator

这是因为and 作用于两个操作数的真实性值，而& 运算符可以定义在任意数据结构上。

括号在这里是强制性的，因为& 绑定比> 和< 短，所以没有括号，Python 会将表达式读取为df['Num1'] > (3 & df['Num2']) < 8。

请注意，您可以将| 运算符用作逻辑或。

【参考方案2】：

您需要添加()，因为运算符优先于按位运算符&：

df1 = df[(df['Num1'] > 3) & (df['Num2'] < 8)]
print (df1)
       Num1  Num2
three     5     4
four      7     6

更好的解释是here。

或者如果需要最短代码使用query:

df1 = df.query("Num1 > 3 and Num2 < 8")
print (df1)
       Num1  Num2
three     5     4
four      7     6

---

df1 = df.query("Num1 > 3 &  Num2 < 8")
print (df1)
       Num1  Num2
three     5     4
four      7     6

【讨论】：

如果我们想要更少的字符，我们可以使用像df.Num 这样的列名（假设名称是一个有效的python变量名，例如字母数字，以字母开头，允许下划线） ，也是！

不知道df.query！谢谢！

请注意，如果列有任何特殊字符，df.query 似乎不起作用。据我所知，它不起作用，例如，dash-case 样式的列。