初始化Pandas的全真布尔索引
是通过使用Pandas库中的pd.Series或pd.DataFrame来创建一个布尔类型的索引，使其所有元素都为True。这种索引通常用于数据筛选和过滤操作。
Pandas是一个基于Python的开源数据分析和数据处理库，提供了高效、灵活的数据结构和数据分析工具。它被广泛应用于数据清洗、数据处理、数据可视化等领域。
全真布尔索引的优势在于可以通过逻辑条件来筛选数据，使得数据处理更加方便和高效。它可以与其他Pandas的数据操作方法相结合，如切片、聚合、分组等，实现复杂的数据分析任务。
应用场景： 全真布尔索引在数据分析和处理过程中有广泛的应用场景，包括但不限于以下几个方面：
- 数据筛选和过滤：通过设置布尔索引，可以方便地筛选出满足特定条件的数据子集，从而进行后续的分析和处理。
- 数据清洗和预处理：在数据清洗的过程中，可以使用全真布尔索引来标记错误值、缺失值等，并进行相应的处理或填充。
- 数据可视化：通过使用布尔索引来选择感兴趣的数据子集，可以更加精确地进行数据可视化分析，展示特定条件下的数据趋势或关系。
推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址： 腾讯云提供了一系列的云计算产品和解决方案，可以满足不同场景下的需求。以下是一些推荐的腾讯云产品和对应的产品介绍链接地址，可以根据具体需求选择适合的产品进行使用：
- 云服务器（CVM）：提供高性能的云服务器，支持多种操作系统，适用于各种应用场景。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cvm
- 对象存储（COS）：提供高可靠性、高可扩展性的云端存储服务，适用于大规模的数据存储和备份需求。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cos
- 云数据库 MySQL 版（CDB）：提供高可用、高性能、弹性扩展的云数据库服务，适用于各种业务的数据存储和访问需求。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/cdb_mysql
- 人工智能机器学习平台（AI Lab）：提供深度学习模型训练和部署的一站式平台，支持常见的深度学习框架和算法。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/ailab
- 云监控（Cloud Monitor）：提供全面、实时的云资源监控和告警服务，帮助用户及时发现和解决问题。详情请参考：https://cloud.tencent.com/product/monitor
请注意，以上推荐的产品仅供参考，具体选择应根据实际需求和业务场景进行判断。
相关·内容
1回答
我试图使用一个“蕴涵”函数，它有两个参数f(A，B)= A -> B。在布尔代数中，这种函数(例如。(连接，分离.)只与布尔参数(true或false，1或0)一起使用，这些参数采用连续值(0到1之间)，结果函数(A，B)也将取0到1之间的值，而不是true或false。例如：
当A增加(接近1)，B增加(接近1) f(A，B)增加(接近1)
当A增加，B减小时，f(A，B)减少
当A减少，B增加时f(A，B)增加
当A减少，B减少时，f(A，B)增加
如何将蕴涵函数解析为处理连续值的数学函数？
浏览 3提问于2015-10-12得票数 1
回答已采纳
我有一个6x4的熊猫数据帧，里面充满了来自标准正态分布的随机数(索引是从0到5，列'A'，'B'，'C‘和'D’。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6,4), index=[0,1,2,3,4,5], columns=list('ABCD))
看起来像这样：
我添加了一个包含一些字符串的列：
df['E'] = ['one', 'one', 'two', 'three', &#
浏览 25提问于2017-01-19得票数 1
回答已采纳
我正在尝试编写一个函数，它将返回一系列满足某些条件的DataFrame行。
简单地说，它看起来是这样的：
def get_measurement(measurements_base, data_selection, condition_id="", subject_id="", scan_type_id=""):
measurement_path = data_selection[(data_selection["condition"] == condition_id)&(data_selection[&#
浏览 1提问于2016-03-11得票数 0
回答已采纳
下面的代码如何过滤出pandas中的结果？例如，使用以下语句：
df[['name', 'id', 'group']][df.id.notnull()]
我得到了426行(它会过滤掉df.group IS NOT NULL所在的所有行)。但是，如果我只使用语法本身，它会为每一行返回一个bool，{index: bool}：
[df.group.notnull()]
括号表示法如何与pandas配合使用？另一个例子是：
df.id[df.id==458514] # filters out rows
# vs
[df.id==
浏览 0提问于2020-09-03得票数 0
我成功地用StackOverflow解决了许多问题，但这是我第一次在其他地方找不到问题，自己也解决不了.
我在jupyter笔记本上工作，里面有熊猫的数据，包括文字评论和亚马逊产品的评分。下面是我的代码：
import pandas as pd
data = pd.read_csv("AmazonSampleForStudentOffice.csv")
reviews = data[['reviewText', 'score', 'len_text']]
reviews.head(5)
其结果是：
reviewText scor
浏览 0提问于2020-03-31得票数 1
回答已采纳
我正在尝试将2013年至2018年的日期进行子集，并将代码的最后一行添加到这个错误中。
为什么会发生这种情况，谁能告诉我是否有更好的方法来划分日期？
错误：
File "C:\Users\Dev\AppData\Local\Programs\Python\Python39\lib\site-packages\pandas\core\indexes\base.py", line 3080, in get_loc
return self._engine.get_loc(casted_key)
File "pandas\_libs\index.pyx",
浏览 7提问于2021-04-25得票数 4
因此，我读取了一个包含29列的数据表，并添加了一个索引列(总共30列)。
Data = pd.read_excel(os.path.join(BaseDir, 'test.xlsx'))
Data.reset_index(inplace=True)
然后，我希望将数据子集为只包括列名包含"ref“或”Ref“的列；我从另一篇Stack post中获得了以下代码：
col_keep = Data.ix[:, pd.Series(Data.columns.values).str.contains('ref', case=False)]
然而，我一直收到这个错
浏览 5提问于2017-09-23得票数 6
回答已采纳
我正在尝试将DataFrame london中的列london(它是另一个no_eco的副本)替换为只包含contains()方法中的字符串的行。守则如下：
london = no_eco
london.loc[:,'let'] = london.loc[:,'let'].str.contains('E' or 'D' or 'F' or 'G' or 'H' or 'I' or 'J')
london.loc[:,'let'] = l
浏览 0提问于2018-11-07得票数 1
回答已采纳
我有一个Pandas DataFrame，df，它有一个path列，其中包含用于分析的图像文件的路径。这个数据集中的一些图像实际上并不存在，因此我需要有选择地删除不存在的图像path的行。
目前，我正在遍历整个数据帧并重新分配它，如下所示：
for index, sample in df.iterrows():
if not os.path.isfile(sample['path']):
df = df.drop(index)
但是，由于我的数据集包含数以万计的图像，所以速度非常慢。
我还研究过使用更一般的问题中的方法
df = df.drop(df[n
浏览 0提问于2019-06-30得票数 1
回答已采纳
我有一个名为Merged的Pandas，它有一个名为RegimentalNumber的属性。
我使用Pandas.Dataframe.duplicated()方法从这个数据中检索副本，如下所示：
In [16]: Merged[Merged.RegimentalNumber.duplicated() == True]
但是，结果似乎还包括作为重复的RegimentalNumber的缺失值。
duplicated()方法是否使用标志或参数将缺失的值排除为重复值？我查看了这个方法的，但是找不到这样的标志。
当然，我可以简单地排除如下所缺少的值：
In [17]: duplicates = Merg
浏览 4提问于2016-04-26得票数 5
回答已采纳
我想尽可能高效地绘制一个pandas.DataFrame的引导示例。将内置iloc与整数列表一起使用似乎很慢：
import pandas
import numpy as np
# Generate some data
n = 5000
values = np.random.uniform(size=(n, 5))
# Construct a pandas.DataFrame
columns = ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']
df = pandas.DataFrame(values, colu
浏览 45提问于2015-07-19得票数 25
1回答
熊猫系列浮动指数
、、、
我试着用浮点数作为熊猫系列的索引，但它似乎不合适。例如，在下面的代码中，当我试图调用值策略9.7时，它会返回错误。我认为这是因为浮点数9.7没有准确地存储在计算机中(例如，9.7000000001)。有什么可以绕开的吗？还是使用浮点索引不是个好主意？
任何投入都是非常感谢的。谢谢!
import numpy as np
import pandas as pd
W_grid = np.arange(100)*0.1
policy = pd.Series(np.random.rand(100), index = W_grid)
policy[9.7]
KeyError
浏览 0提问于2015-03-24得票数 6
我有下面的panads dataframe，我想要在一列的列表对象(列表中的名称)与另一列中的整数值之间进行比较。 数据帧构造： +------------+-----------------------+----------------------+-----------------+--------------------+------------+---------+
| Number | Caller | Assignment group | Assigned to | Status(state) | Location
浏览 11提问于2020-05-01得票数 0
回答已采纳
我有以下关于python的数据集
import pandas as pd
bcw = pd.read_csv('http://archive.ics.uci.edu/ml/machine-learning-databases/breast-cancer-wisconsin/breast-cancer-wisconsin.data', header=None)
像24行这样的行缺少值：
1057013,8,4,5,1,2,?,7,3,1,4
在column 7上，有一个'?'，我想删除这一行。我怎样才能做到这一点？
浏览 3提问于2015-06-11得票数 3
回答已采纳
2回答
import pandas as pd
temp1 = pd.DataFrame(index=arange(10), columns=['a','b'])
temp1['a'] = [1,2,2,3,3,4,4,4,9,11]
temp1['b'] = 'B'
temp2 = pd.DataFrame(index=arange(10), columns=['a','b'])
temp2['a'] = [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]
temp2['
浏览 0提问于2014-07-29得票数 1
回答已采纳
2回答
使用名为mrna的数据帧，如下所示：
id Cell_1 Cell_2 Cell_3
CDH3 8.006 5.183 10.144
ERBB2 9.799 12.355 8.571
...
如何选择ERBB2行作为pandas序列(如果我不知道它的索引)？
我尝试过：mrna.iloc['ERBB2']，但它只接受一个整数，并且不能映射到字符串
我也试过了：
mrna_t = mrna.transpose()
mrna_t['ERBB2']
但是我得到了KeyError：'ERBB2‘
浏览 0提问于2015-10-12得票数 0
1回答
我怎样才能得到Pandas中有NaN值的所有位置。例如,
sample = pd.DataFrame(np.zeros(shape=[5,5]))
sample.iloc[0,0] = np.nan
sample.iloc[2,3] = np.nan
sample.iloc[4,3] = np.nan
是Pandas数据帧，其中诸如(0,0)、(2,3)和(4，3)的位置具有NaN值。因此，我想要一个这样的元组列表
[(0,0),(2,3),(4,3)]
我从哪能买到这个？
问候
浏览 0提问于2017-02-10得票数 0
我正在尝试做一些数据清理。我已经使用pandas dropna删除了带有"nan“的行，但我仍然不知道如何删除带有" removed”的所有行(此图显示了我的数据集的头部)。任何帮助都将不胜感激！提前感谢您:)
<code>B0</code>
浏览 14提问于2021-06-15得票数 1
回答已采纳
1回答
样本数据：
Fitness Value MSU Locations MSU Range
13 1.045426 {13, 38, 15} 2.213424
13 1.045426 {13, 38, 15} 2.213424
13 1.045426 {13, 38, 15} 2.213424
示例代码1
WATT1 = WATTx.loc[WATTx['Fitness Value'].eq(df['Fitness Value'].min())]
浏览 11提问于2022-11-27得票数 0
我们如何从pandas dataframe中过滤索引值以'x‘结尾的行？ 我是第一次接触熊猫，我无法从文档中得到答案。提前谢谢。
浏览 30提问于2019-02-18得票数 0
回答已采纳
import pandas as pd
d = {
"tags": pd.Series([["a", "b"], ["a"], ["b", "c"], ["a", "c"], []]),
"value": pd.Series([0, 2, 1, 4, 3]),
}
df = pd.DataFrame(d) 我想选择所有带有"c“的行作为"tag”列中的一个元素(就像在df.loc[INSERT_FUNCTION_HE
浏览 38提问于2020-08-08得票数 2
1回答
import pandas as pd
from matplotlib import pyplot as plt
acsv=pd.read_csv('full_data.csv')
acsv.drop([2,5],axis=0,inplace=True)
booliens=[]
for i in acsv.new_deaths:
tip=str(i)
if "nan" in tip:
booliens.append(False)
else:
booliens.append(True)
booliens=
浏览 19提问于2020-03-19得票数 0
1回答
我想打印与我从@gmail.com文件中读取的邮件的最后索引相匹配的那些。我试过这样的密码。
import pandas as pd
excelRead = pd.read_excel('mailing.xlsx')
excelRead.dropna(inplace= True)
excelTest = (excelRead['mails'][:-11] == "@gmail.com")
print(excelTest)
我得到的输出是True或False。我尝试过这样的代码，因为它在我研究的源代码中说，我需要将它导入到DataFrame中
浏览 14提问于2022-09-07得票数 0
回答已采纳
我有一个模式：
patternDel = "( \\((MoM|QoQ)\\))";
我想删除pandas dataframe中列df['Event Name']与此模式匹配的所有行。哪种方法是最好的？数据帧中有超过100k行。
浏览 8提问于2016-10-10得票数 26
回答已采纳
我有以下数据框：
In [11]: import pandas as pd
In [12]: mydict = {'foo':[0, 0.3], 'bar':[1,0.55], 'qux': [0.3,4.1]}
In [13]: df = pd.DataFrame.from_dict(mydict, orient='index')
In [14]: df
Out[14]:
0 1
qux 0.3 4.10
foo 0.0 0.30
bar 1.0 0.55
我想做的是用0替换所有小于1的值
浏览 0提问于2015-01-09得票数 15
回答已采纳
1回答
在pd.DataFrame中查找value并获取该值的列名或索引。
值列表包括：
[['25362438,25383532 Mobile : 8691017781,8691017798',nan,nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, 'Mobile : 0', nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan, nan]]
假设我已经将这个列表转换为pandas df。现在我想知道"
浏览 2提问于2018-05-21得票数 0
1回答
我正试图用我的第一列“日期”作为x轴来绘制熊猫的一个相当简单的图表，但是我偶然发现了一个关键的错误，我不知道问题在哪里。我在Anaconda发行版下使用Python 2。
import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
#read file
df=pd.read_csv("C:\Users\sophi\Desktop\ResidentialLoans.csv",index_col='Date')
#extracting the individual componen
浏览 0提问于2018-12-07得票数 1
我是python和pandas的新手，所以我很快就遇到了问题。我现在用的是Spyder
我试图在一列中找到一个短语(而不是完整的字符串)，并拉出包含该短语的所有行。到目前为止，我的代码如下：
import pandas as pd
df2 = pd.read_csv("C:\...\Desktop\publiccomments.csv")
print[df2["Document_Title"].str.contains("King")]
当我这样做的时候，我得到了一个布尔列表：
0 True
1 Fa
浏览 0提问于2018-04-06得票数 0
我有以下数据：
High
Date
2017-07-17 150.90
2017-07-18 150.13
2017-07-19 151.42
2017-07-20 151.74
2017-07-21 150.44
2017-07-24 152.44
我试图通过在Highs.index(values)中输入值来获取索引，但无法得到索引。
import datetime as dt
from datetime import timedelta as td
import pandas as pd
import pan
浏览 0提问于2017-07-25得票数 2
回答已采纳
2回答
我有一个包含一些列的数据帧： >>> np.random.seed(0xFEE7)
>>> df = pd.DataFrame({'A': np.random.randint(10, size=10),
'B': np.random.randint(10, size=10),
'C': np.random.choice(['A', 'B'], size=10)})
>>&g
浏览 4提问于2021-04-22得票数 3
回答已采纳
1回答
我有一个HTML表，这是由美丽的汤检索。将输出分配给列表，然后将该列表分配给DataFrame
df = DataFrame(list)
写入CSV文件时的DataFrame，CSV文件显示如下输出
0 1 2 3 4 5 6 7
1 A B C D E F G
如何删除pandas自动生成的行和列，以便输出为
['A','B','C','D','E','F','G','H']
因此，c
浏览 28提问于2021-06-08得票数 0
回答已采纳
我需要使用以下操作来解析数据。
data=[{'a': 1,
'b': {1: 1,
2: 2},
'c': ['q', 'w', 'e', 'r', 't', 'y']},
{'a': 2,
'b': {1: 2,
2: 3},
'c': ['q', &
浏览 7提问于2015-11-06得票数 1
回答已采纳
4回答
我想用Python分割我的数据。切片数据的基本任务会给我带来意想不到的错误。
我的代码是：
import pandas as pd
test_file = pd.read_csv("C:/Users/Lenovo/Desktop/testfile.csv")
test_select = test_file[["Category", "Shop"]]
print(test_select[1,1])
代码print(test_select[1,1])应该显示第二列的第二行。
错误信息：
pandas._libs.hashtable.PyObjec
浏览 0提问于2018-12-15得票数 1
回答已采纳
1回答
我试图使用答案(newdf)将dataframe (newdf)的索引复制到一个新列(temp_index)，但正在接收臭名昭著的SettingWithCopyWarning。我尝试了答案，它说要添加.loc[:, colname]，但是它会抛出更多的警告。所有错误都抛出在最后一行代码上；如果代码在创建newdf时停止，则不会出现错误。
复制索引的正确方法是什么？我宁愿不重新设置指数，我希望df和newdf的指数是合适的。我只需要另一种东西的拷贝列。
示例可复制代码
col1 = [0,1,1,0,0,0,1,1,1]
col2 = [1,5,9,2,4,2,5,6,1]
df = pd.Da
浏览 5提问于2021-01-24得票数 0
回答已采纳
我通常使用具有多个级别的索引的大型DataFrames，我希望根据级别的子集对其进行切片。我不认为有一种简单的方法可以做到这一点。具体地说，pandas.IndexSlice没有提供预期的结果，我将在下面解释。
假设我们有一个这样的DataFrame：
col0 col1
level0 level1 level2
0 0 0 0 0
1 1 1
1 0 2 2
浏览 5提问于2019-09-15得票数 0
我有这段代码，我不知道如何检索我想要的行。
我正在尝试检索具有device_id=16384035的行。我尝试了浮点数和整数，并在那里进行了字符串(因为它告诉我列是对象)，但都没有工作。
print(s_devices['Device ID'])
print(s_devices.columns)
print(s_devices.iloc[0,1])
print(type(s_devices.iloc[0,1]))
print(s_devices[['Device ID']==float(16384035)])
以上打印如下：
0 16384035.0
浏览 4提问于2022-02-12得票数 -1
回答已采纳
如何在PostgreSQL 9.5中找到在数据库上使用选项-作业并行运行完全真空作业时导致死锁错误/失败的原因。
我只得到了一些进程号和表名..。如何防止这种情况，使我能够成功地完成完全真空的数据库并行？
浏览 6提问于2016-09-11得票数 2
回答已采纳
1回答
我有一个pandas数据框架，我想添加一个列，并根据特定条件设置特定的值。 初始化 请看下面的示例： import numpy as np
import pandas as pd
df=pd.DataFrame(np.reshape(np.arange(20),(5,4)).tolist(),columns=list('ABCD'))
df['E']=''
df.loc[0,'E']=1
df 在这里之前，一切都如你所愿。输出： A B C D E
0 0 1 2 3 1
1 4
浏览 59提问于2020-10-13得票数 2
回答已采纳
我有后遗症
我试着在一个特定的桌子上运行完全真空，但它运行了超过5个小时。我在这张表上停止所有的进程，我不能再让这个过程停止下去了。
有办法在后台运行真空吗？有办法监控真空吗？
浏览 0提问于2013-05-12得票数 2
回答已采纳
这听起来可能很荒谬但是..。如何在时间序列中仅选择每月前28天的数据？
我有跨越多年的timeseries索引数据(大多数天的数据)。我拥有的是这样的东西：
import pandas as pd
df = pd.read_csv('filename')
Out:
Amount:
Date:
2014-07-14 76.59;
2014-07-11 1394.08;
2014-07-08 90.00;
2014-07-06 378.52;
2014-06-30 15.52;
2014-06-30
浏览 0提问于2015-01-25得票数 1
回答已采纳
例如，我在一个数据框中有3列
Column_A有2个分类值，如A、B
Column_B还有3个分类值，如Type1、Type2、Type3
Date列具有类似于2010-06-13,2010-06-10的值
大约有20,000行，所以分类列A，B的值不断重复。
所以我需要找到最小的日期，其中Column_A='A' and Column_B='type 1'使用Python(Pandas，Numpy)
浏览 85提问于2018-07-13得票数 0
回答已采纳
我刚刚开始使用pandas，并且发现自己被这段代码的结果难住了。
s = pd.Series([1,2,3,4,5],['a','b','c','d','e'])
print (s[s > s.median()])
返回数据和索引大于s的中位数的series对象。当序列对象被作为索引提供时，它是如何返回的？为什么不返回类型错误？
另一个例子，为什么s[s-2]返回一个series，并将最后一个索引移到顶部？我不明白这里的幕后发生了什么。有人能帮我理解一下吗？
浏览 0提问于2021-03-18得票数 0
1回答
我试图找出MSFT和GOOG的所有期权合约，它们的日销量超过10,000份，并打印出符号的名称。我得到了一个错误：“一个系列的真值是ambiguous.Use a.empty、a.bool()、a.item()、a.any()或a.all()”。错误在第13行，任何帮助都是非常感谢的。
from pandas_datareader.data import Options
import pandas as pd
from pandas import DataFrame
import datetime
tickers = ['GOOG','MSFT']
for
浏览 2提问于2016-03-23得票数 1
回答已采纳
既然.ix已经是了，我想知道在Pandas中混合基于标签、基于布尔和基于位置的索引的正确方式是什么？我需要将值分配给一个数据帧切片，最好在索引和列位置上使用label或boolean进行引用。例如(使用.loc作为所需切片方法的占位符)：
df.loc[df['a'] == 'x', -12:-1] = 3
显然这是行不通的，我得到了：
TypeError: cannot do slice indexing on <class 'pandas.core.indexes.base.Index'> with these indexers
浏览 35提问于2017-06-27得票数 14
回答已采纳
1回答
我正在上一个学习python的在线课程，老师告诉我们链式索引不是一个好主意。然而，他没有说出是不是合适的替代方案。
假设我有一个Pandas数据框，其中行被索引为['1', '2', '3']，列被命名为['a', 'b', 'c']。
使用命令df['1']['a']提取在第一行和第一列中找到的值的适当替代方法是什么？
浏览 0提问于2016-12-21得票数 7
1回答
我正在上一个在线课程。'bikesharing_data‘是pandas对象的名称，'workingday’是该数据框中列的名称。导师想要将数据集分成两个样本，并将“workingday”分成(0，1)组。她是这样写的： sample_01 = bikesharing_data[(bikesharing_data['workingday'] == 1)]
sample_02 = bikesharing_data[(bikesharing_data['workingday'] == 0)] 我的问题是，如果我按如下方式划分样本： sample_
浏览 8提问于2020-04-21得票数 0
回答已采纳
2回答
我使用iloc从pandas DataFrame中选择了2 - end列
d=c.iloc[:,2:]
现在，我如何将条件应用于此选择？例如，如果column1==1。
浏览 0提问于2018-05-11得票数 9
回答已采纳
2回答
我有两个表，我已经向其中添加了交错的排序键，并使用copy命令批量加载了大量数据。文档指出，我们需要将Reindex选项与Vacuum一起用于交错排序关键字。这个问题是为了一张像我一样大的桌子，这将永远需要花费时间。我知道对于其他排序关键字，只使用"sort only“选项就可以了。文档中需要更清楚的是，使用sort only选项进行清理是否适用于具有交错排序键的表。有人能澄清一下这是不是一个可行的解决方案。
浏览 2提问于2016-06-24得票数 1
2回答
我有一个代码，我正在修改这样的单元格：IBM["PNL"][2]=3。它有效，但它显示了一个警告：
A value is trying to be set on a copy of a slice from a DataFrame
See the caveats in the documentation: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#indexing-view-versus-copy
根据我在本文中所能读到的，修改该值的一种适当方法是IBM.loc[2,"PNL"]=3。但
浏览 5提问于2017-05-14得票数 2
回答已采纳
1回答
假设我有一个具有列A, B, C, D, E, F, G, H的pandas dataframe df，并且我想使用一个函数functn来过滤数据帧，该函数接受一个“行”，并根据该行是否满足特定条件返回true或false (假设该函数使用除H之外的每一列)。有没有一种方法可以有效地过滤这个数据帧而不使用又长又难看的lambda？到目前为止，我的解决方案如下所示：
df = df[df.apply(functn, axis=1)]
但这种方法似乎非常慢，即使对于有15k行的帧也是如此。有没有一种干净有效的方法来使用用户定义的python函数而不是lambda或查询来过滤pandas数据帧？
注
浏览 17提问于2017-12-14得票数 2
回答已采纳
扫码
添加站长 进交流群
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
相关资讯
热门标签
云服务器
ICP备案
实时音视频
云直播
对象存储活动推荐
腾讯云开发者
