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我有以下数据框
id pattern1 pattern2 pattern3
1 a-b-c a-b-- a-b-c
2 a-a-- a-b-- a-c--
3 a-v-- a-m-- a-k--
4 a-b-- a-n-- a-n-c
我想过滤包含模式的行 -- 在所有列的末尾。在这种情况下,输出将是
2 a-a-- a-b-- a-c--
3 a-v-- a-m-- a-k--
到目前为止我只能想到做类似下面的事情
df[(len(df['pattern1'].str.split('--')[1])==0) & \
(len(df['pattern2'].str.split('--')[1])==0) & \
(len(df['pattern3'].str.split('--')[1])==0)]
这行不通。另外,我不能写下所有列的名称,因为共有 20 列。如何筛选行中所有列都匹配特定模式/条件的行?
最佳答案
如果尚未完成,请先将“id”设置为索引。
df = df.set_index('id')
检查每个字符串的一个选项是使用 applymap
调用 str.endswith
:
df[df.applymap(lambda x: x.endswith('--')).all(1)]
pattern1 pattern2 pattern3
id
2 a-a-- a-b-- a-c--
3 a-v-- a-m-- a-k--
另一个选项是 apply
为每一列调用 pd.Series.str.endswith
:
df[df.apply(lambda x: x.str.endswith('--')).all(1)]
pattern1 pattern2 pattern3
id
2 a-a-- a-b-- a-c--
3 a-v-- a-m-- a-k--
最后,为了提高性能,您可以使用 logical_and.reduce
在列表推导式中进行 AND 掩码:
# m = np.logical_and.reduce([df[c].str.endswith('--') for c in df.columns])
m = np.logical_and.reduce([
[x.endswith('--') for x in df[c]] for c in df.columns])
m
# array([False, True, True, False])
df[m]
pattern1 pattern2 pattern3
id
2 a-a-- a-b-- a-c--
3 a-v-- a-m-- a-k--
如果还有其他列,但您只想考虑那些名为“pattern*”的列,则可以在 DataFrame 上使用 filter
:
u = df.filter(like='pattern')
现在使用 u
重复上面的选项,例如,第一个选项将是
df[u.applymap(lambda x: x.endswith('--')).all(1)]
...等等。
关于python - 如果所有列都包含特定模式,请选择 Pandas 数据框中的行,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/54209868/
pandas.crosstab 和 Pandas 数据透视表似乎都提供了完全相同的功能。有什么不同吗? 最佳答案 pivot_table没有 normalize争论,不幸的是。 在 crosstab
我能找到的最接近的答案似乎太复杂:How I can create an interval column in pandas? 如果我有一个如下所示的 pandas 数据框: +-------+ |
这是我用来将某一行的一列值移动到同一行的另一列的当前代码: #Move 2014/15 column ValB to column ValA df.loc[(df.Survey_year == 201
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所以我有这两个数据框,我想得到一个新的数据框,它由两个数据框的行的克罗内克积组成。正确的做法是什么? 举个例子:数据框1 c1 c2 0 10 100 1 11 110 2 12
TL;DR:在 pandas 中,如何绘制条形图以使其 x 轴刻度标签看起来像折线图? 我制作了一个间隔均匀的时间序列(每天一个项目),并且可以像这样很好地绘制它: intensity[350:450
我有以下两个时间列,“Time1”和“Time2”。我必须计算 Pandas 中的“差异”列,即 (Time2-Time1): Time1 Time2
从这个 df 去的正确方法是什么: >>> df=pd.DataFrame({'a':['jeff','bob','jill'], 'b':['bob','jeff','mike']}) >>> df
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数据透视表的表示形式看起来不像我在寻找的东西,更具体地说,结果行的顺序。 我不知道如何以正确的方式进行更改。 df示例: test_df = pd.DataFrame({'name':['name_1
我有一个数据框,如下所示。 Category Actual Predicted 1 1 1 1 0
我有一个 df,如下所示。 df: ID open_date limit 1 2020-06-03 100 1 2020-06-23 500
我有一个 df ,其中包含与唯一值关联的各种字符串。对于这些唯一值,我想删除不等于单独列表的行,最后一行除外。 下面使用 Label 中的各种字符串值与 Item 相关联.所以对于每个唯一的 Item
考虑以下具有相同名称的列的数据框(显然,这确实发生了,目前我有一个像这样的数据集!:() >>> df = pd.DataFrame({"a":range(10,15),"b":range(5,10)
我在 Pandas 中有一个 DF,它看起来像: Letters Numbers A 1 A 3 A 2 A 1 B 1 B 2
如何减去两列之间的时间并将其转换为分钟 Date Time Ordered Time Delivered 0 1/11/19 9:25:00 am 10:58:00 am
我试图理解 pandas 中的下/上百分位数计算,但有点困惑。这是它的示例代码和输出。 test = pd.Series([7, 15, 36, 39, 40, 41]) test.describe(
我有一个多索引数据框,如下所示: TQ bought HT Detailed Instru
我需要从包含值“低”,“中”或“高”的数据框列创建直方图。当我尝试执行通常的df.column.hist()时,出现以下错误。 ex3.Severity.value_counts() Out[85]:
我试图根据另一列的长度对一列进行子串,但结果集是 NaN .我究竟做错了什么? import pandas as pd df = pd.DataFrame([['abcdefghi','xyz'],
我是一名优秀的程序员,十分优秀!