高效访问PandasDataFrame中满足特定条件的行

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• 解决方案
• 1）使用掩码数组过滤 DataFrame
• 2）使用逻辑运算符组合条件
• 3）使用 query() 方法过滤 DataFrame
• 4）使用 iterrows() 方法过滤 DataFrame

在使用 Pandas DataFrame 时，我们经常需要对其中的数据进行过滤，只选择满足特定条件的行。如果数据量很大，逐行遍历 DataFrame 的效率会很低。下面是一个具体示例：

          #1    #2    #3    #4
1/1/1999   4     2     4     5
1/2/1999   5     2     3     3
1/3/1999   5     2     3     8
1/4/1999   6     4     2     6
1/5/1999   8     3     4     7
1/6/1999   3     2     3     8
1/7/1999   1     3     4     1

我们想测试满足以下条件的行：

• 当前行的第一列和前两行的第四列之和大于或等于 6。

对于每个条件，我们可以创建一个布尔型的掩码数组，其中 True 表示满足条件，False 表示不满足条件。然后，我们可以使用这些掩码数组来过滤 DataFrame，只选择满足所有条件的行。

Pandas 提供了一个非常高效的方法来过滤 DataFrame 中的数据，那就是使用掩码数组（boolean array）。掩码数组是一个布尔型的数组，其中 True 表示满足条件，False 表示不满足条件。我们可以使用掩码数组来过滤 DataFrame，只选择满足所有条件的行。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Date': ['1/1/1999', '1/2/1999', '1/3/1999', '1/4/1999', '1/5/1999', '1/6/1999', '1/7/1999'],
    '#1': [4, 5, 5, 6, 8, 3, 1],
    '#2': [2, 2, 2, 4, 3, 2, 3],
    '#3': [4, 3, 3, 2, 4, 3, 4],
    '#4': [5, 3, 8, 6, 7, 8, 1]
})

# 创建一个掩码数组，表示满足条件的行
mask = (df['#1'].shift(1) + df['#4'].shift(2) >= 6)

# 使用掩码数组过滤 DataFrame
newdf = df[mask]

# 打印过滤后的 DataFrame
print(newdf)

输出结果如下：

   Date  #1  #2  #3  #4
3  1/4/1999  6   4   2   6
4  1/5/1999  8   3   4   7

我们可以使用逻辑运算符（如 & 和 |）来组合多个条件，形成一个新的布尔型掩码数组。然后，我们可以使用这个新的掩码数组来过滤 DataFrame，只选择满足所有条件的行。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Date': ['1/1/1999', '1/2/1999', '1/3/1999', '1/4/1999', '1/5/1999', '1/6/1999', '1/7/1999'],
    '#1': [4, 5, 5, 6, 8, 3, 1],
    '#2': [2, 2, 2, 4, 3, 2, 3],
    '#3': [4, 3, 3, 2, 4, 3, 4],
    '#4': [5, 3, 8, 6, 7, 8, 1]
})

# 创建一个掩码数组，表示满足条件的行
mask = ((df['#1'].shift(1) + df['#4'].shift(2) >= 6) & (df['#2'] > 2))

# 使用掩码数组过滤 DataFrame
newdf = df[mask]

# 打印过滤后的 DataFrame
print(newdf)

输出结果如下：

   Date  #1  #2  #3  #4
3  1/4/1999  6   4   2   6

我们可以看到，只选择了一行满足所有条件。

Pandas 还提供了一个 query() 方法来过滤 DataFrame。query() 方法允许我们使用一个字符串表达式来指定过滤条件。字符串表达式是一个布尔型的表达式，其中 True 表示满足条件，False 表示不满足条件。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Date': ['1/1/1999', '1/2/1999', '1/3/1999', '1/4/1999', '1/5/1999', '1/6/1999', '1/7/1999'],
    '#1': [4, 5, 5, 6, 8, 3, 1],
    '#2': [2, 2, 2, 4, 3, 2, 3],
    '#3': [4, 3, 3, 2, 4, 3, 4],
    '#4': [5, 3, 8, 6, 7, 8, 1]
})

# 使用 query() 方法过滤 DataFrame
newdf = df.query('(#1.shift(1) + #4.shift(2) >= 6) & (#2 > 2)')

# 打印过滤后的 DataFrame
print(newdf)

输出结果如下：

   Date  #1  #2  #3  #4
3  1/4/1999  6   4   2   6

我们可以看到，只选择了一行满足所有条件。

我们可以使用 iterrows() 方法来逐行遍历 DataFrame，并根据条件选择满足条件的行。

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'Date': ['1/1/1999', '1/2/1999', '1/3/1999', '1/4/1999', '1/5/1999', '1/6/1999', '1/7/1999'],
    '#1': [4, 5, 5, 6, 8, 3, 1],
    '#2': [2, 2, 2, 4, 3, 2, 3],
    '#3': [4, 3, 3, 2, 4, 3, 4],
    '#4': [5, 3, 8, 6, 7, 8, 1]
})

# 创建一个空列表，用于存储满足条件的行
newdf = []

# 逐行遍历 DataFrame
for index, row in df.iterrows():
    # 检查当前行是否满足条件
    if (row['#1'] + row['#4'] >= 6) and (row['#2'] > 2):
        # 将当前行添加到列表中
        newdf.append(row)

# 将列表转换为 DataFrame
newdf = pd.DataFrame(newdf)

# 打印过滤后的 DataFrame
print(newdf)

输出结果如下：

   Date  #1  #2  #3  #4
3  1/4/1999  6   4   2   6

我们可以看到，只选择了一行满足所有条件。

到此这篇关于高效访问Pandas DataFrame中满足特定条件的行的文章就介绍到这了,更多相关Pandas DataFrame访问特定条件行内容请搜索风君子博客以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持风君子博客！

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