python-3.x - 如何使用逻辑运算符从具有 categoricalDtype 的列中选择 pandas 数据框中的行

Question

如果我在 pandas 数据框中有一列是分类数据类型，我如何使用逻辑运算符选择行？

例如，如果我有:

df = pd.DataFrame(np.random.randint(0,100,size=150), columns=['whatever'])
df_bins=np.linspace(df.min(),df.max(),101)
df['bin']=pd.cut(df.iloc[:,0],df_bins)

df['bin'] 是一个有序的分类 Dtype。如何选择间隔为 e.g. 的行大于某个值。如果我这样做

df['bin']>50

我收到一条错误消息，提示我无法将分类变量与标量进行比较。

Answer 1

通过使用 IntervalIndex 和 left

pd.IntervalIndex(df['bin']).left>50
Out[28]: 
array([False, False, False,  True, False,  True, False, False,  True,
       False, False, False, False, False, False,  True,  True, False,
        True, False, False, False, False, False, False,  True, False,
       False,  True, False, False, False, False, False, False, False,
       False, False,  True, False,  True, False,  True,  True, False,
       False, False, False, False, False,  True, False, False,  True,
        True,  True,  True,  True, False, False, False, False, False,
       False, False,  True, False, False,  True,  True, False, False,
       False,  True,  True,  True, False,  True,  True,  True,  True,
       False,  True, False,  True,  True, False,  True,  True, False,
        True,  True, False,  True,  True, False,  True,  True,  True,
       False,  True,  True, False, False, False,  True, False,  True,
       False,  True,  True,  True, False,  True,  True, False, False,
       False,  True,  True,  True, False, False,  True, False,  True,
       False, False,  True, False,  True, False, False, False,  True,
       False,  True, False, False,  True, False,  True, False, False,
       False, False, False, False, False, False])