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Select 某些列基於 pandas 中的多個條件

[英]Select certain columns based on multiple criteria in pandas

我有以下數據集:

my_df = pd.DataFrame({'id':[1,2,3,4,5],
                      'type':['corp','smb','smb','corp','mid'],
                      'sales':[34567,2190,1870,22000,10000],
                      'sales_roi':[.10,.21,.22,.15,.16],
                      'sales_pct':[.38,.05,.08,.30,.20],
                      'sales_ln':[4.2,2.1,2.0,4.1,4],
                      'cost_pct':[22000,1000,900,14000,5000],
                      'flag':[0,1,0,1,1],
                      'gibberish':['bla','ble','bla','ble','bla'],
                      'tech':['lnx','mst','mst','lnx','mc']})
my_df['type'] = pd.Categorical(my_df.type)
my_df
    id  type    sales   sales_roi   sales_pct   sales_ln    cost_pct    flag    gibberish   tech
0   1   corp    34567   0.10        0.38        4.2         22000       0       bla         lnx
1   2   smb     2190    0.21        0.05        2.1         1000        1       ble         mst
2   3   smb     1870    0.22        0.08        2.0         900         0       bla         mst
3   4   corp    22000   0.15        0.30        4.1         14000       1       ble         lnx
4   5   mid     10000   0.16        0.20        4.0         5000        1       bla         mc

我想過濾掉所有以“_pct”或“_ln”結尾或等於“gibberish”或“tech”的變量。 這是我嘗試過的:

df_selected = df.loc[:, ~my_df.columns.str.endswith('_pct') &
~my_df.columns.str.endswith('_ln') &
~my_df.columns.str.contains('gibberish','tech')]

但它返回給我一個不需要的列(“技術”):

    id  type    sales   sales_roi   flag    tech
0   1   corp    34567   0.10        0       lnx
1   2   smb     2190    0.21        1       mst
2   3   smb     1870    0.22        0       mst
3   4   corp    22000   0.15        1       lnx
4   5   mid     10000   0.16        1       mc

這是預期的結果:

    id  type    sales   sales_roi   flag
0   1   corp    34567   0.10        0   
1   2   smb     2190    0.21        1   
2   3   smb     1870    0.22        0    
3   4   corp    22000   0.15        1   
4   5   mid     10000   0.16        1    

請考慮我必須處理數百個變量,這只是我需要的一個例子。 任何幫助將不勝感激。

目前,由於條件的編寫方式,您正在執行的操作將返回每一列。 endswith將接受元組,因此只需將您要查找的所有列放在一個元組中,然后過濾

my_df[my_df.columns[~my_df.columns.str.endswith(('_pct','_ln','gibberish','tech'))]]

   id  type  sales  sales_roi  flag
0   1  corp  34567       0.10     0
1   2   smb   2190       0.21     1
2   3   smb   1870       0.22     0
3   4  corp  22000       0.15     1
4   5   mid  10000       0.16     1

我會這樣做:

criterion = ["_pct", "_ln", "gibberish", "tech"]

for column in my_df:
    for criteria in criterion:
        if criteria in column:
            my_df = my_df.drop(column, axis=1)

當然,您可以將第 3 行中的 if 語句更改為 endswith 或您選擇的其他內容。 希望這有幫助:)

暫無
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