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比如说,我给出了一个 DataFrame,其中大部分列都是分类数据。
> data.head()
age risk sex smoking
0 28 no male no
1 58 no female no
2 27 no male yes
3 26 no male no
4 29 yes female yes
我想通过这些分类变量的键值对字典对这些数据进行子集化。
tmp = {'risk':'no', 'smoking':'yes', 'sex':'female'}
因此,我想要以下子集。
data[ (data.risk == 'no') & (data.smoking == 'yes') & (data.sex == 'female')]
我想做的是:
data[tmp]
执行此操作的大多数 python/pandas 方法是什么?
最小的例子:
import numpy as np
import pandas as pd
from pandas import Series, DataFrame
x = Series(random.randint(0,2,50), dtype='category')
x.cat.categories = ['no', 'yes']
y = Series(random.randint(0,2,50), dtype='category')
y.cat.categories = ['no', 'yes']
z = Series(random.randint(0,2,50), dtype='category')
z.cat.categories = ['male', 'female']
a = Series(random.randint(20,60,50), dtype='category')
data = DataFrame({'risk':x, 'smoking':y, 'sex':z, 'age':a})
tmp = {'risk':'no', 'smoking':'yes', 'sex':'female'}
最佳答案
我会使用 .query()此任务的方法:
qry = ' and '.join(["{} == '{}'".format(k,v) for k,v in tmp.items()])
data.query(qry)
输出:
age risk sex smoking
7 24 no female yes
22 43 no female yes
23 42 no female yes
25 24 no female yes
32 29 no female yes
40 34 no female yes
43 35 no female yes
查询字符串:
print(qry)
"sex == 'female' and risk == 'no' and smoking == 'yes'"
关于python - 如何使用字典对 DataFrame 进行子集化?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/40111730/
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