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[英]Pandas DataFrame: Writing values to column depending on a value check of existing column
[英]Writing check that all pandas DataFrame column values meet a certain values?
我正在为一个软件包写支票。 Pandas DataFrame 中的元素满足一定的条件; 如果他们不这样做,我将引发一个用 Python 编写的ValueError
异常。
这是一个示例熊猫数据帧:
import pandas as pd
import numpy as np
dict1 = {'file': ['filename2', 'filename2', 'filename3', 'filename4',
'filename4', 'filename3'], 'amount': [3, 4, 5, 1, 2, 1],
'front': [21889611, 36357723, 196312, 11, 42, 1992],
'back':[21973805, 36403870, 277500, 19, 120, 3210],
'type':['A', 'A', 'A', 'B', 'B', 'C']}
df1 = pd.DataFrame(dict1)
print(df1)
file amount front back type
0 filename2 3 21889611 21973805 A
1 filename2 4 36357723 36403870 A
2 filename3 5 196312 277500 A
3 filename4 1 11 19 B
4 filename4 2 42 120 B
5 filename3 1 1992 3210 C
我见过的检查某些值的最有效方法是使用sets
,例如,如果列type
包含不是A
、 B
或C
元素,则抛出错误:
if not set(['A', 'B', 'C']).issubset(df1['type']):
raise ValueError('Pandas DataFrame contains improper values in "type" column')
题:
我如何最有效地检查条件? 例如,我想检查列amount
包含大于 0 的整数。如果此列中有任何零、负整数或非整数,则引发ValueError()
。
您可以只过滤一列,获取返回的数据帧的长度并在您的 if 语句中使用它:
len(df1[df1['amount'] > 0])
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