如何按列值切片過濾 Pandas DataFrame

Question

假設我有以下數據框：

    ter_id          shstr   value
6   2018002000000   201     1740.0
7   2018002000000   201     10759.0
8   2018002000002   201     2.0

如何過濾掉ter_id最后六個符號為零的行？ 這是期望的輸出是：

    ter_id          shstr   value
8   2018002000002   201     2.0

我做了一個布爾函數

def is_total(ter_id: str) -> bool:
    if ter_id[:-6] == "000000":
        return True
    return False

但它使用失敗並出現錯誤：

dataset.filter(is_total(dataset.ter_id))
...
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

熊貓版本是 1.0.1

Answer 1

通過[-6:]更改最后6值的索引並通過boolean indexing獲取所有不匹配的行：

df = dataset[dataset.ter_id.str[-6:] != "000000"]
print (df)
          ter_id shstr value
8  2018002000002   201   2.0

Answer 2

為了根據列值過濾數據框，很少有理由編寫自己的函數。 您可以將條件作為布爾掩碼傳遞到 df.loc[]（假設您的 DataFrame 名為 df）。

df = df.loc[df["ter_id"].str[-6:] != "000000"]

Answer 3

國際大學聯盟

df[~(df.ter_id%1000000==0)]
Out[256]: 
          ter_id  shstr  value
8  2018002000002    201    2.0

Answer 4

好吧，我想到的是您應該首先將列 (ter_id) 轉換為字符串。 然后在整個列上使用 .contains 方法

df_filtered = df[~df.ter_id.str.contains("000000")].copy()

df是您的數據框名稱。 我使用copy()函數來抑制警告。 讓我知道這是否有幫助....

PS 您可以輸入任何字符串而不是零。

Answer 5

不需要 Python 函數，你可以使用：

dataset[dataset['ter_id'].str.slice(-6) != '000000']