python - 在 pandas 数据框查询中转换类型的任何方法？

Question

假设我有一个包含 3 列的数据框，全部为 float 类型，将其命名为 DT1。现在，如果我想通过查询 DT1 从 DT1 创建另一个数据帧，假设第二个数据帧称为 DT2。

DT2 = DT1.query(‘(column1/column2) == (column3/column2)’)

只有当等式的两边完全匹配时，这才有效。如果我只想比较两侧的整数结果怎么办？

喜欢:

DT2 = DT1.query(‘(column1/column2).astype(int) == (column3/column2)’).astype(int)

上面的例子不行，有什么解决办法吗？

附言:

DT2 = DT1.loc(‘(DT1[column1]/DT1[column2]).astype(int) == (DT1[column3[/DT1[column2]).astype(int)’)

会起作用。我很好奇它是否可以通过查询工作。

谢谢!

Answer 1

假设您有以下 DF:

In [125]: df
Out[125]:
   col1  col2   col3
0  2.11   1.1  2.101
1  1.00   1.0  3.000
2  4.40   2.2  4.900

你可以使用DataFrame.query(..., engine='python'):

In [132]: df.query("col1 // col2 == col3 // col2", engine='python')
Out[132]:
   col1  col2   col3
0  2.11   1.1  2.101
2  4.40   2.2  4.900

或DataFrame.eval(..., engine='python'):

In [126]: df[df.eval("col1 // col2 == col3 // col2", engine='python')]
Out[126]:
   col1  col2   col3
0  2.11   1.1  2.101
2  4.40   2.2  4.900

检查:

In [131]: ((df.col1 / df.col2).astype(int) == (df.col3 / df.col2).astype(int))
Out[131]:
0     True
1    False
2     True
dtype: bool