大熊貓：如何比較兩列的浮點值

Question

我的問題是我不知道如何比較兩個不同列（在同一數據幀中）的數字。 我想知道第二列中的數字是否至少比同一行中第一列的數字大兩倍，並檢查其余行是否相同，並最終對其進行過濾，最后，具有一個數據框，其中第二列中的所有數字至少比第一列中的數字大兩倍。 所以，起初我是這樣做的：

ac = pd.DataFrame.dropna(ab)
ad = pd.DataFrame.drop_duplicates(ac)

有太多的NAN，我決定擺脫它們

ad["first column"] = ad["first column"].astype(float)
ad["second column"] = ad["second column"].astype(float)

即使沒有這些內容，我在下面仍然會遇到相同的錯誤

然后，我嘗試執行下一步：

boolean = []

def comp(number):
    if ad.loc[:, "first column"] >= ad.loc[:, "second column"]*2:

        boolean.append[True]

    else:

         boolean.append[False]

起初，我將其編寫為for循環，但隨后將其更改為該函數。 因此，我可以使用apply（）方法，但是無論哪種方式，我都會收到此錯誤：

ValueError: ('The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().', 'occurred at index Probe Set ID')

Answer 1

您可以為每列創建一個新的系列數據框，並使用該框進行比較。

df = pd.DataFrame(... all your data with columns...)
df = df.astype(float) #convert your whole df to a float

firstcol = df['firstcol']
secondcol = df['secondcol']*2

#a new series of True/False
booleanmatch = firstcol>secondcol

#remove rows that are false from df
df= df.loc[booleanmatch,:]

希望這能解決問題。

Answer 2

要比較數據框中的兩列，應使用.query https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/reference/api/pandas.DataFrame.query.html

import pandas as pd
d = {'col1': [1, 2, 6], 'col2': [3, 4, 5]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df.query('col1 > col2')