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[英]How do I read specific rows AND columns in CSV file while printing values within a certain range
[英]How to identify certain rows within a specified range of columns?
我有一個df,我需要在列表中找到任何具有值的行,這些行也位於另一個列表中。
對於此示例,我需要在以“Month”開頭的任何列中標識具有值J,Q,R的任何行。
如果列中的任何一個字母存在,則最終的df將有一個顯示true或false的列。
df = pd.DataFrame({'KEY': ['1312', '1345', '5555', '5555','5555'],
'Month1': [1, 1, 1,1,1],
'Month2': [1, 1, 'J',1,1],
'Month3': [1, 1, 1,1,1],
'Month4': [1, 'J', 1,1,1],
'Month5': [1, 1, 1,0,0],
'Month6': [1, 1, 1,0,0],
'Date1': [20120304, 20120102, 20120203,20120402,4],
'Date2': [20120405,20120104,20120502,20120501,4],
'StartMonth': [3,1,1,4,3],
'EndMonth': [4,1,3,5,5],
'ID': [1,2,3,3,4]})
df[['KEY','ID','Date1','Date2','StartMonth','EndMonth','Month1', 'Month2','Month3','Month4','Month5','Month6']]
預期結果:
Date1 Date2 EndMonth ID KEY Month1 Month2 Month3 Month4 Month5 Month6 StartMonth HemoFacB
0 20120304 20120405 4 1 1312 1 1 1 1 1 1 3 False
1 20120102 20120104 1 2 1345 1 1 1 J 1 1 1 True
2 20120203 20120502 3 3 5555 1 J 1 1 1 1 1 True
3 20120402 20120501 5 3 5555 1 1 1 1 0 0 4 False
4 4 4 5 4 5555 1 1 1 1 0 0 3 False
我的初步嘗試導致以下錯誤:
codes = ['J','Q','R']
cols = [col for col in df if col.startswith(('Month'))]
df['HemoFacB'] = np.where(df[cols].isin(codes),1,0)
ValueError: Wrong number of items passed 6, placement implies 1
我忘了添加.any()
。
以下代碼有效。
df['HemoFacB'] = np.where(df[cols].isin(codes),1,0).any(1)
該錯誤表明我試圖將太多(6個cols)項目比較為1個結果。 通過使用.any()
,如果任何迭代(cols)='True',則此函數返回'True',如果iterable返回全部'False',則返回false,最終將項目數減少到1。所以通過添加.any(1)
到最后,腳本合並了傳遞給1項的6項。
這是一個不使用numpy的解決方案。 我沒有使用所有的字段,但我相信你會理解它。 另外,我在操作字典后最后使用了DataFrame。 我覺得這樣做要容易得多。
import pandas as pd
mydict = {'KEY': ['1312', '1345', '5555', '5555','5555'], 'Month1': [1, 'J', 3,4,'J']}
#print(df)
truth_list = []
for val in zip(*mydict.values()):
#print(val)
#print("This is key: {} and value: {}".format(key, val))
if 'J' in val:
#print("True")
truth_list.append('True')
else:
#print("False")
truth_list.append('False')
#print("Row {}".format(row = row + 1))
mydict.update({'HemoFacB': truth_list})
df = pd.DataFrame(mydict)
print(df)
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