Python pandas：选择特定行满足条件的列

Question

我有一个数据框 dfall，其中有一行标记为“row1”，其值为“foo”和“bar”。 我只想选择 dfall 的列，其中“row1”的值为“foo”。

换句话说：

dfall= pd.DataFrame([['bar','foo'],['bla','bli']], columns=['col1','col2'], index=['row1','row2'])

我想要的结果是列 'col2' 包含： ['foo','bli']

我试过：

dfall[dfall.loc['row1'].isin(['foo'])]

我收到错误

IndexingError: Unalignable boolean Series key provided

有人可以帮我命令吗？ 提前致谢！

Answer 1

您可以将 df 与标量值进行比较，然后使用any与axis=0并将此布尔掩码传递给ix ：

In [324]:
df.ix[:,(df == 'foo').any(axis=0)]

Out[324]:
     col2
row1  foo
row2  bli

分解上述内容：

In [325]:
df == 'foo'

Out[325]:
       col1   col2
row1  False   True
row2  False  False

In [326]:
(df == 'foo').any(axis=0)

Out[326]:
col1    False
col2     True
dtype: bool

Answer 2

使用 EdChum 的答案，使其行特定我做了： df.ix[:,(df.loc['row1'] == 'foo')]