python - 忽略 pandas DataFrame 中的行

Question

我有一个名为 reassembly 的列表，组织方式如下:

['AFLT', 228468.0, 'B'],
['TATN', 1108.6, 'B'],
['TATN', 4434.4, 'B'],
['MOEX', 3480.0, 'S'],
['YNDX', 5934.0, 'B'],
['MTSS', 36003.0, 'S'],
['SBERP', 33837.1, 'S'],
['SBERP', 1780.8, 'S'],
['MTSS', 3273.0, 'S'],
['AFLT', 124356.0, 'B'],
['AFLT', 20244.0, 'B'],
['MGNT', 72990.0, 'B'],
['NLMK', 230917.0, 'B'],
['NLMK', 156050.0, 'B'],
['NLMK', 31220.0, 'B'],
['MGNT', 36450.0, 'S'],
['TCSG', 14045.2, 'S'],
['TCSG', 2160.4, 'S'],

还有一个叫做medians的字典，里面有数据:

{'TATNP': 11968.05, 'TCSG': 8647.2, 'TRNFP': 130250.0, 'UPRO': 7941.0, 'VTBR': 3828.28, 'YNDX': 17660.4}

字典中的键相当于列表中的第一个值(“AFLT”、“VTBR”等)

我将重组转换为pandas:

df = pd.DataFrame(reassembly, columns=['ticker','vol','operation'])

现在我想做这样的事情:

df = df[df['vol'] < median['ticker']]

我的意思是如果这个代码脚本的 vol < median 应该忽略它。

请帮助我正确编写此代码。

Answer 1

你想要 map :

high_volumes = df[df['vol'] > df['ticker'].map(medians)]

# do suff with high volume transaction

请注意，如果您没有 medians 中的所有 tickers，上述操作可能会失败。在这种情况下，假设您想保留所有不在 medians 中的 tickers:

meds = df['ticker'].map(medians)
high_volumes = df[(df['vol']>meds)|(meds.isna())]