特殊过滤器熊猫数据框

Question

我有一个数据框：   BPR_free_speed  BPR_speed  Volume  time_normalised  free_capacity  0           17.88  15.913662     580         1.593750          475.0  1           17.88  15.865198     588         2.041667          475.0  2           17.88  16.511613     475         0.666667          475.0  3           17.88  16.882837     401         1.091458          467.0  4           99999  16.703004     438         1.479167          467.0  5           17.88  16.553928     467         0.960417          467.0  如何在特殊条件下获得系列？我想找出异常值并将它们放入系列中df["has_outliers"]，例如如果某行在任何列中的值超过 550，则为 True，否则为 False。这个数据帧的输出应该是     has_outliers0           True1           True2           False 3           False 4           True 5           False 我认为即使使用 numpy 也可以完成，但是怎么做呢？

Answer 1

比较DataFrame.gt与DataFrame.any检查每行至少一个 True ：

df["has_outliers"] = df.gt(500).any(axis=1)

或者计算Trues 并转换为整数：

df["has_outliers"] = df.gt(500).sum(axis=1).astype(bool)