高效訪問Pandas DataFrame中滿足特定條件的行
在使用 Pandas DataFrame 時,我們經(jīng)常需要對其中的數(shù)據(jù)進(jìn)行過濾,只選擇滿足特定條件的行。如果數(shù)據(jù)量很大,逐行遍歷 DataFrame 的效率會很低。下面是一個具體示例:
#1 #2 #3 #4
1/1/1999 4 2 4 5
1/2/1999 5 2 3 3
1/3/1999 5 2 3 8
1/4/1999 6 4 2 6
1/5/1999 8 3 4 7
1/6/1999 3 2 3 8
1/7/1999 1 3 4 1
我們想測試滿足以下條件的行:
- 當(dāng)前行的第一列和前兩行的第四列之和大于或等于 6。
對于每個條件,我們可以創(chuàng)建一個布爾型的掩碼數(shù)組,其中 True
表示滿足條件,False
表示不滿足條件。然后,我們可以使用這些掩碼數(shù)組來過濾 DataFrame,只選擇滿足所有條件的行。
解決方案
1)使用掩碼數(shù)組過濾 DataFrame
Pandas 提供了一個非常高效的方法來過濾 DataFrame 中的數(shù)據(jù),那就是使用掩碼數(shù)組(boolean array)。掩碼數(shù)組是一個布爾型的數(shù)組,其中 True
表示滿足條件,False
表示不滿足條件。我們可以使用掩碼數(shù)組來過濾 DataFrame,只選擇滿足所有條件的行。
import pandas as pd # 創(chuàng)建一個 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] }) # 創(chuàng)建一個掩碼數(shù)組,表示滿足條件的行 mask = (df['#1'].shift(1) + df['#4'].shift(2) >= 6) # 使用掩碼數(shù)組過濾 DataFrame newdf = df[mask] # 打印過濾后的 DataFrame print(newdf)
輸出結(jié)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)使用邏輯運算符組合條件
我們可以使用邏輯運算符(如 &
和 |
)來組合多個條件,形成一個新的布爾型掩碼數(shù)組。然后,我們可以使用這個新的掩碼數(shù)組來過濾 DataFrame,只選擇滿足所有條件的行。
import pandas as pd # 創(chuàng)建一個 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] }) # 創(chuàng)建一個掩碼數(shù)組,表示滿足條件的行 mask = ((df['#1'].shift(1) + df['#4'].shift(2) >= 6) & (df['#2'] > 2)) # 使用掩碼數(shù)組過濾 DataFrame newdf = df[mask] # 打印過濾后的 DataFrame print(newdf)
輸出結(jié)果如下:
Date #1 #2 #3 #4
3 1/4/1999 6 4 2 6
我們可以看到,只選擇了一行滿足所有條件。
3)使用 query() 方法過濾 DataFrame
Pandas 還提供了一個 query()
方法來過濾 DataFrame。query()
方法允許我們使用一個字符串表達(dá)式來指定過濾條件。字符串表達(dá)式是一個布爾型的表達(dá)式,其中 True
表示滿足條件,False
表示不滿足條件。
import pandas as pd # 創(chuàng)建一個 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() 方法過濾 DataFrame newdf = df.query('(#1.shift(1) + #4.shift(2) >= 6) & (#2 > 2)') # 打印過濾后的 DataFrame print(newdf)
輸出結(jié)果如下:
Date #1 #2 #3 #4
3 1/4/1999 6 4 2 6
我們可以看到,只選擇了一行滿足所有條件。
4)使用 iterrows() 方法過濾 DataFrame
我們可以使用 iterrows()
方法來逐行遍歷 DataFrame,并根據(jù)條件選擇滿足條件的行。
import pandas as pd # 創(chuàng)建一個 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] }) # 創(chuàng)建一個空列表,用于存儲滿足條件的行 newdf = [] # 逐行遍歷 DataFrame for index, row in df.iterrows(): # 檢查當(dāng)前行是否滿足條件 if (row['#1'] + row['#4'] >= 6) and (row['#2'] > 2): # 將當(dāng)前行添加到列表中 newdf.append(row) # 將列表轉(zhuǎn)換為 DataFrame newdf = pd.DataFrame(newdf) # 打印過濾后的 DataFrame print(newdf)
輸出結(jié)果如下:
Date #1 #2 #3 #4
3 1/4/1999 6 4 2 6
我們可以看到,只選擇了一行滿足所有條件。
到此這篇關(guān)于高效訪問Pandas DataFrame中滿足特定條件的行的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Pandas DataFrame訪問特定條件行內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家!
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