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Pandas 根據(jù)前 n 行的條件過濾數(shù)據(jù)框

Pandas 根據(jù)前 n 行的條件過濾數(shù)據(jù)框

眼眸繁星 2021-12-17 14:36:14
我有一個(gè)形狀為 [600 000, 19] 的數(shù)據(jù)框。我想根據(jù)一個(gè)條件過濾前 100 000 行,根據(jù)另一個(gè)條件過濾下 300 000 行,以及最后一行的第三個(gè)條件。我想知道如何做到這一點(diǎn)。目前,我將數(shù)據(jù)框分成 3 個(gè)段并應(yīng)用它們各自的條件。然后,我重新連接數(shù)據(jù)框。有沒有更好的辦法?示例:根據(jù)小于 5 的任何值過濾前 100 000 行。對于第二個(gè) 300 000 行,我不想要任何大于 40 的值,等等。
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2 回答

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湖上湖

TA貢獻(xiàn)2003條經(jīng)驗(yàn) 獲得超2個(gè)贊

您可以嘗試以下方法:


import pandas as pd


sample = pd.DataFrame({'x' : pd.np.arange(100),

                       'colname': pd.np.arange(100)})

conditions = [('index < 5', 'colname < 3'), 

              ('index > 50', 'index < 100', 'colname < 55')]

sample.query('|'.join(map(lambda x: '&'.join(x), conditions)))


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反對 回復(fù) 2021-12-17
?
藍(lán)山帝景

TA貢獻(xiàn)1843條經(jīng)驗(yàn) 獲得超7個(gè)贊

方法是使用數(shù)據(jù)幀索引切片pd.concat來構(gòu)建完整的布爾系列:


import numpy as np

import pandas as pd

np.random.seed(0)

df=pd.DataFrame(np.random.randint(0,50,60))


df[pd.concat([df.iloc[:10] > 10, df[11:40] < 30, df[41:] % 2 == 0])]

前 10 條記錄過濾小于 10 的值,接下來的 30 個(gè)值過濾大于 30 的值,最后一個(gè)值檢查偶數(shù)。


然后您可以使用 dropna 刪除所有 NaN 值


輸出:


      0

0   44.0

1   47.0

2    NaN

3    NaN

4    NaN

5   39.0

6    NaN

7   19.0

8   21.0

9   36.0

10   NaN

11   6.0

12  24.0

13  24.0

14  12.0

15   1.0

16   NaN

17   NaN

18  23.0

19   NaN

20  24.0

21  17.0

22   NaN

23  25.0

24  13.0

25   8.0

26   9.0

27  20.0

28  16.0

29   5.0

30  15.0

31   NaN

32   0.0

33  18.0

34   NaN

35  24.0

36   NaN

37  29.0

38  19.0

39  19.0

40   NaN

41   NaN

42  32.0

43   NaN

44   NaN

45  32.0

46   NaN

47  10.0

48   NaN

49   NaN

50   NaN

51  28.0

52  34.0

53   0.0

54   0.0

55  36.0

56   NaN

57  38.0

58  40.0

59   NaN


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反對 回復(fù) 2021-12-17
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