使用pandas.DataFrame中的复杂条件进行选择

Question

使用pandas.DataFrame中的复杂条件进行选择例如，我有简单的DF：import pandas as pdfrom random import randint df = pd.DataFrame({'A': [randint(1, 9) for x in xrange(10)],                    'B': [randint(1, 9)*10 for x in xrange(10)],                    'C': [randint(1, 9)*100 for x in xrange(10)]})我可以使用Pandas的方法和习语从“A”中选择“B”的相应值大于50，“C” - 不等于900的值吗？

Answer 1

另一种解决方案是使用查询方法：

import pandas as pd

from random import randint

df = pd.DataFrame({'A': [randint(1, 9) for x in xrange(10)],

                   'B': [randint(1, 9) * 10 for x in xrange(10)],

                   'C': [randint(1, 9) * 100 for x in xrange(10)]})

print df

   A   B    C

0  7  20  300

1  7  80  700

2  4  90  100

3  4  30  900

4  7  80  200

5  7  60  800

6  3  80  900

7  9  40  100

8  6  40  100

9  3  10  600

print df.query('B > 50 and C != 900')

   A   B    C

1  7  80  700

2  4  90  100

4  7  80  200

5  7  60  800

现在，如果要更改A列中的返回值，可以保存其索引：

my_query_index = df.query('B > 50 & C != 900').index

....并用它.iloc来改变它们，即：

df.iloc[my_query_index, 0] = 5000

print df

      A   B    C

0     7  20  300

1  5000  80  700

2  5000  90  100

3     4  30  900

4  5000  80  200

5  5000  60  800

6     3  80  900

7     9  40  100

8     6  40  100

9     3  10  600