python - Pandas 数据框捕获具有填充常量的多列的行

Question

有一个数据框:

data = {'ledger_1': [3, -99,-99], 'ledger_2': [0.1, 1.2,-99] , 'geo_3' : [2.3,4.5,1.0]}
df_data = pd.DataFrame.from_dict(data)

  geo_3 ledger_1    ledger_2
0  2.3   3            0.1
1  4.5   -99          1.2
2  1.0   -99         -99.0

现在我想捕获 ledger_1 和 ledger_2 都没有填充 -99 常量值的行

我一直在努力做-

cols = ['ledger_1','ledger_2']
df_data[df_data[cols]!= -99]

但这给出

   geo_3    ledger_1    ledger_2
0   NaN       3.0        0.1
1   NaN       NaN        1.2
2   NaN       NaN        NaN

我想要的解决方案只是第一条记录 -

   geo_3    ledger_1    ledger_2
0   2.3      3.0         0.1

如何根据一组列(ledger_1、_2、_3..._n)和通用条件(!= -99)过滤数据框，而不仅仅是单独过滤，因为列列表相当庞大？

Answer 1

使用DataFrame.all用于测试两个值是否均为 True:

cols = ['ledger_1','ledger_2']
df = df_data[(df_data[cols]!= -99).all(axis=1)]
print (df)
   ledger_1  ledger_2  geo_3
0         3       0.1    2.3

详细信息:

print (df_data[cols]!= -99)
   ledger_1  ledger_2
0      True      True
1     False      True
2     False     False

print ((df_data[cols]!= -99).all(axis=1))
0     True
1    False
2    False
dtype: bool