python - pandas 中的多个多列选择

Question

我正在尝试从 pandas 数据框中进行多个多列选择，但似乎找不到一种优雅的方法来完成它。

设置:

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 8)),columns=list('ABCDEFGH'))

假设我想查找数据帧中“A”列和“B”列大于 50 的行，我会执行以下操作:

df[['A', 'B']].where(lambda x: x > 50).dropna()

现在假设我还想选择小于 25 的“E”和“F”列。

我该如何实现这个目标？

注意:在实际数据集中，['A', 'B'] 可以是一组 10+ 列的非连续列，而 ['E', 'F'] 可以是一组也可以是一组 10 多个不连续的列。我有每组标准的列名称列表。所以我想避免 ('A' > 50) & ('B' > 50) 因为我必须将 30 多个 bool 条件串在一起。

Answer 1

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=(100, 8)),columns=list('ABCDEFGH'))

定义要约束的列:

columns1 = ['A', 'B', 'C', 'E']
columns2 = ['D', 'F']

定义并应用约束

constraint1 = (df[columns1] > 50).all(axis =1)
constraint2 = (df[columns2] < 50).any(axis =1)
print df[constraint1 & constraint2]

注意:

.any(axis=1) 在将约束应用于列时充当 OR 运算符。

.all(axis=1) 将约束应用于列时充当 AND 运算符。