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高效訪問Pandas DataFrame中滿足特定條件的行

 更新時間:2025年04月23日 09:21:10   作者:qq^^614136809  
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,本文主要介紹了高效訪問Pandas DataFrame中滿足特定條件的行,具有一定的參考價值,感興趣的可以了解一下

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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