高效访问Pandas DataFrame中满足特定条件的行_开发_开发者

解决方案

1）使用掩码数组过滤 DataFrame

Pjavascriptandas 提供了一个非常高效的方法来过滤 DataFrame 中的数据，那就是使用掩码数组（boolean array）。掩码数组是一个布尔型的数组，其中 True 表示满足条件，False 表示不满足条件。我们可以使用掩码数组来过滤 DataFrame，只选择满足所有条件的行。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Date': ['1/1/1999', '1/2/1999', '1/3/1999', '1/4/1999', '1/5/1999', '1/6/1999', '1/7/1999'],
    '#1': [4, 5, 5, 6, 8, 3, 1],
    '#2': [2, 2, 2, 4, 3, 2, 3],
    '#3': [4, 3, 3, 2, 4, 3, 4],
    '#4': [5, 3, 8, 6, 7, 8, 1]
})

# 创建一个掩码数组，表示满足条件的行
mas编程客栈k = (df['#1'].shift(1) + df['#4'].shift(2) >= 6)

# 使用掩码数组过滤 DataFrame
newdf = df[mask]

# 打印过滤后的 DataFrame
print(newdf)

输出结果如下：

Date #1 #2 #3 #4
3 1/4/1999 6 4 2 6
4 1/5/1999 8 3 4 7

2）php使用逻辑运算符组合条件

我们可以使用逻辑运算符（如 & 和 |）来组合多个条件，形成一个新的布尔型掩码数组。然后，我们可以使用这个新的掩码数组来过滤 DataFrame，只选择满足所有条件的行。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Date': ['1/1/1999', '1/2/1999', '1/3/1999', '1/4/1999', '1/5/1999', '1/6/1999', '1/7/1999'],
    '#1': [4, 5, 5, 6, 8, 3, 1],
    '#2': [2, 2, 2, 4, 3, 2, 3],
    '#3': [4, 3, 3, 2, 4, 3, 4],
    '#4': [5, 3, 8, 6, 7, 8, 1]
})

# 创建一个掩码数组，表示满足条件的行
mask = ((df['#1'].shift(1) + df['#4'].shift(2) >= 6) & (df['#2'] > 2))

# 使用掩码数组过滤 DataFrame
newdf = df[mask]

# 打印过滤后的 DataFrame
print(newdf)

输出结果如下：

Date #1 #2 #3 #4
3 1/4/1999 6 4 2 6

我们可以看到，只选择了一行满足所有条件。

3）使用 query() 方法过滤 DataFrame

Pandas 还提供了一个 query() 方法来过滤 DataFrame。query() 方法允许我们使用一个字符串表达式来指定过滤条件。字符串表达式是一个布尔型的表达式，其中 True 表示满足条件，False 表示不满足条件。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Date': ['1/1/1999', '1/2/1999', '1/3/1999', '1/4/1999', '1/5/1999', '1/6/1999', '1/7/1999'],
    '#1': [4, 5, 5, 6, 8, 3, 1],
    '#2': [2, 2, 2, 4, 3, 2, 3],
    '#3': [4, 3, 3, 2, 4, 3, 4],
    '#4': [5, 3, 8, 6, 7, 8, 1]
})

# 使用 query() 方法过滤 DataFrame
newdf = df.query('(#1.shift(1) + #4.shift(2) >= 6) & (#2 > 2)')

# 打印过滤后的 DataFrame
print(newdf)

输出结果如下：

Date #1 #2 #3 #4
3 1/4/1999 6 4 2 6

我们可以看到，只选择了一行满足所有条件。

4）使用 iterrows() 方法过滤 DataFrame

我们可以使用 iterrows() 方法来逐行遍历 DataFrame，并根据条件选择满足条件的行。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Date': ['1/1/1999', '1/2/1999', '1/3/1999', '1/4/1999', '1/5/1999', 编程'1/6/1999', '1/7/1999'],
    '#1': [4, 5, 5, 6, 8, 3, 1],
    '#2': [2, 2, 2, 4, 3, 2, 3],
    '#3': [4, 3, 3, 2, 4, 3, 4],
    '#4': [5, 3, 8, 6, 7, 8, 1]
})

# 创建一个空列表，用于存储满足条件的行
newdf = []

# 逐行遍历 DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    # 检查当前行是否满足条件
    if (row['#1'] + row['#4'] >= 6) and (row['#2'] > 2):
        # 将当前行添加到列表中
        newdf.append(row)

# 将列表转换为 DataFrame
newdf = pd.DataFrame(newdf)

# 打印过滤后的 DataFrame
print(newdf)

输出结果如下：