[英]Pandas: Conditionally dropping columns based on same values throughout the column in MultiIndex dataframe
我有一個 dataframe 如下:
data = {('5105', 'Open'): [1.99,1.98,1.99,2.05,2.15],
('5105', 'Adj Close'): [1.92,1.92,1.96,2.07,2.08],
('5229', 'Open'): [0.01]*5,
('5229', 'Adj Close'): [0.02]*5,
('7076', 'Open'): [1.02,1.01,1.01,1.06,1.06],
('7076', 'Adj Close'): [0.90,0.92,0.94,0.94,0.95]}
df = pd.DataFrame(data)
5105 5229 7076
Open Adj Close Open Adj Close Open Adj Close
0 1.99 1.92 0.01 0.02 1.02 0.90
1 1.98 1.92 0.01 0.02 1.01 0.92
2 1.99 1.96 0.01 0.02 1.01 0.94
3 2.05 2.07 0.01 0.02 1.06 0.94
4 2.15 2.08 0.01 0.02 1.06 0.95
如上面的 dataframe,我們可以看到df['5229']
Open
和Adj Close
兩列在整個列中分別具有相同的值。 所以,我打算放棄它,因為它對我的分析沒有用。
我有兩個疑問:
由於這是基於條件的丟棄,我想知道df.drop
在這種情況下是否仍然有效?
根據我的第一個和第二個查詢,在我上面的例子中,由於Open
和Adj Close
在整個列中具有相同的值,我想完全放棄它。
預期的 output 是:
5105 7076
Open Adj Close Open Adj Close
0 1.99 1.92 1.02 0.90
1 1.98 1.92 1.01 0.92
2 1.99 1.96 1.01 0.94
3 2.05 2.07 1.06 0.94
4 2.15 2.08 1.06 0.95
真的很感謝回答問題的人。 為了更簡潔,我試圖從 dataframe 中刪除包含 200 多列的列,條件是該特定列中的所有值都相同。
試試nunique
df = df.loc[:,~(df.nunique()==1).values]
Out[125]:
5105 7076
Open Adj Close Open Adj Close
0 1.99 1.92 1.02 0.90
1 1.98 1.92 1.01 0.92
2 1.99 1.96 1.01 0.94
3 2.05 2.07 1.06 0.94
4 2.15 2.08 1.06 0.95
嘗試這個:
df.drop('5229',level=0,axis=1)
Output:
5105 7076
Open Adj Close Open Adj Close
0 1.99 1.92 1.02 0.90
1 1.98 1.92 1.01 0.92
2 1.99 1.96 1.01 0.94
3 2.05 2.07 1.06 0.94
4 2.15 2.08 1.06 0.95
我們可以使用unstack
+ groupby
+ nunique
來獲取每列中唯一值的數量。 然后 select 只有loc
值超過 1 的列:
out = df[df.unstack().groupby(level=[0,1]).nunique().loc[lambda x: x!=1].index]
Output:
5105 7076
Adj Close Open Adj Close Open
0 1.92 1.99 0.90 1.02
1 1.92 1.98 0.92 1.01
2 1.96 1.99 0.94 1.01
3 2.07 2.05 0.94 1.06
4 2.08 2.15 0.95 1.06
你可以試試這個:
for a, b in df.columns:
if df[a][b].duplicated(keep=False).sum() == df[a][b].size:
df.drop((a, b), axis=1, inplace=True)
結果:
5105 7076
Open Adj Close Open Adj Close
0 1.99 1.92 1.02 0.90
1 1.98 1.92 1.01 0.92
2 1.99 1.96 1.01 0.94
3 2.05 2.07 1.06 0.94
4 2.15 2.08 1.06 0.95
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