按行中的值从 pandas pivot 表中过滤
[英]Filtering from pandas pivot table by value in a row
问题描述
I created a (large) sparse matrix by a pivot table.
我通过 pivot 表创建了一个（大）稀疏矩阵。
UserId ...
1 5.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
5 NaN NaN NaN NaN NaN 2.0 NaN NaN NaN NaN ...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
6036 NaN NaN NaN 2.0 NaN 3.0 NaN NaN NaN NaN ...
6037 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
6038 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
6039 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
6040 3.0 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN ...
MovieId 3943 3944 3945 3946 3947 3948 3949 3950 3951 3952
UserId
1 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
2 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
3 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
4 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
5 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...
6036 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6037 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6038 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6039 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
6040 NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN NaN
Now, I am looking for a way for, given a row index (eg 1) select all index whose values are > 4.0.现在，我正在寻找一种方法，给定一个行索引（例如 1）select 的所有索引值 > 4.0。 Is there a simple way to do so?.有没有一种简单的方法可以做到这一点？ I tried the following我尝试了以下
df.loc[1] >= 4.0
however what I get is但是我得到的是
MovieId
1 True
2 False
3 False
4 False
5 False
...
3948 False
3949 False
3950 False
3951 False
3952 False
Name: 1, Length: 3706, dtype: bool
meaning I am almost there, but not quite.意思是我快到了，但不完全。 How do I extract the indices corresponding to True ?如何提取与True对应的索引？
1 个解决方案
解决方案1
2 已采纳 2020-04-29 16:17:13
You can chain two loc selections, the first selects the rows based on label, the second will use a function to subset the columns based on your condition.您可以链接两个loc选择，第一个选择基于 label 的行，第二个将使用 function 根据您的条件对列进行子集化。 Or you could use a single nested loc, where the columns mask also calls .loc或者您可以使用单个嵌套 loc，其中列掩码也调用.loc
import numpy as np
import pandas as pd
np.random.seed(42)
df = pd.DataFrame(np.random.choice([1, np.NaN, 5], p=[.2, .7, .1], size=(2, 40)))
df.loc[1].loc[lambda x: x >= 4]
#or
df.loc[1, df.loc[1] >= 4]
#3 5.0
#10 5.0
#12 5.0
#15 5.0
#29 5.0
#Name: 1, dtype: float64
声明:本站的技术帖子网页，遵循CC BY-SA 4.0协议，如果您需要转载，请注明本站网址或者原文地址。任何问题请咨询:yoyou2525@163.com.