python - 选择数据框中的公共(public)元素 Python

Question

我有 3 个 DF，我想找到具有共同方向的所有单元格(即跨 DF 始终为正或始终为负):

test=pd.DataFrame([[0,1,0,3],
                   [-1,3,0,2],
                   [2,1.5,-3,1]],
                  columns=['a','b','c','d']
                   )
test2=pd.DataFrame([[1,1,0,2],
                   [1,-3,0,1],
                   [2,1.5,-2,1]],
                  columns=['a','b','c','d']
                   )
test3=pd.DataFrame([[1,2,0,2],
                   [1,-2,0,1],
                   [2,1.5,-2,1]],
                  columns=['a','b','c','d']
                   )

结果应该是 3 个数据框，其中不一致的元素显示 NA。例如，对于 test1 它将是:

test=pd.DataFrame([[NA,1,NA,3],
                   [NA,NA,NA,2],
                   [2,1.5,-3,1]],
                  columns=['a','b','c','d']
                   )

请注意，不考虑 0(即导致 NA)。我可以逐个单元地执行此操作，但我想知道这是否可以在一次整个数据帧？

我试图做((test>0)&(test1>0)&(test2>0))，这有效，但我无法将其与底片合并。

提前非常感谢

Answer 1

一种稍微不同的方法 - 您可以将底层数组堆叠在一起，使用 np.sign，然后对添加的维度求和并减少以生成 df.where 的掩码>。

In [58]: m, n = test.shape

In [59]: signs = np.sign(np.dstack((test, test2, test3)))

In [60]: mask = np.abs(np.sum(signs, -1)) == m

In [61]: test.where(mask)
Out[61]: 
     a    b    c  d
0  NaN  1.0  NaN  3
1  NaN  NaN  NaN  2
2  2.0  1.5 -3.0  1