पांडा: डेटाफ्रेम

Question

की पंक्तियों पर जटिल फ़िल्टर मैं पंक्तियों को प्रत्येक पंक्ति के फ़ंक्शन द्वारा फ़िल्टर करना चाहता हूं, उदा।

def f(row): 
    return sin(row['velocity'])/np.prod(['masses']) > 5 

df = pandas.DataFrame(...) 
filtered = df[apply_to_all_rows(df, f)] 

या किसी अन्य अधिक जटिल, काल्पनिक उदाहरण के लिए,

def g(row): 
    if row['col1'].method1() == 1: 
    val = row['col1'].method2()/row['col1'].method3(row['col3'], row['col4']) 
    else: 
    val = row['col2'].method5(row['col6']) 
    return np.sin(val) 

df = pandas.DataFrame(...) 
filtered = df[apply_to_all_rows(df, g)] 

कैसे मैं ऐसा कर सकते हैं?

Answer 1

आप इस DataFrame.apply उपयोग कर सकते हैं, जो ज

In [3]: df = pandas.DataFrame(np.random.randn(5, 3), columns=['a', 'b', 'c']) 

In [4]: df 
Out[4]: 
      a   b   c 
0 -0.001968 -1.877945 -1.515674 
1 -0.540628 0.793913 -0.983315 
2 -1.313574 1.946410 0.826350 
3 0.015763 -0.267860 -2.228350 
4 0.563111 1.195459 0.343168 

In [6]: df[df.apply(lambda x: x['b'] > x['c'], axis=1)] 
Out[6]: 
      a   b   c 
1 -0.540628 0.793913 -0.983315 
2 -1.313574 1.946410 0.826350 
3 0.015763 -0.267860 -2.228350 
4 0.563111 1.195459 0.343168 

Answer 2

मान लीजिए मैं एक DataFrame था इस प्रकार है:

In [39]: df 
Out[39]: 
     mass1  mass2 velocity 
0 1.461711 -0.404452 0.722502 
1 -2.169377 1.131037 0.232047 
2 0.009450 -0.868753 0.598470 
3 0.602463 0.299249 0.474564 
4 -0.675339 -0.816702 0.799289 

मैं एक बूलियन मुखौटा बनाने के लिए पाप और DataFrame.prod उपयोग कर सकते हैं:

In [40]: mask = (np.sin(df.velocity)/df.ix[:, 0:2].prod(axis=1)) > 0 

In [41]: mask 
Out[41]: 
0 False 
1 False 
2 False 
3  True 
4  True 

तो मुखौटा का उपयोग DataFrame से चयन करने के लिए :

In [42]: df[mask] 
Out[42]: 
     mass1  mass2 velocity 
3 0.602463 0.299249 0.474564 
4 -0.675339 -0.816702 0.799289 

Answer 3

मैं duckworthd's answer पर टिप्पणी canot एक दिया अक्ष के साथ एक समारोह लागू होता है, है, लेकिन यह पूरी तरह से काम नहीं कर रहा। यह दुर्घटनाओं जब dataframe खाली है:

df = pandas.DataFrame(columns=['a', 'b', 'c']) 
df[df.apply(lambda x: x['b'] > x['c'], axis=1)] 

आउटपुट:

ValueError: Must pass DataFrame with boolean values only 

मेरे लिए यह, पांडा में एक बग की तरह दिखता है के बाद से {} निश्चित बूलियन मूल्यों का कोई मान्य समूह है।

Answer 4

खाली डेटाफ्रेम को संभालने के लिए reduce=True निर्दिष्ट करें।

import pandas as pd 

t = pd.DataFrame(columns=['a', 'b']) 
t[t.apply(lambda x: x['a'] > 1, axis=1, reduce=True)] 

https://crosscompute.com/n/jAbsB6OIm6oCCJX9PBIbY5FECFKCClyV/_/Apply%20custom%20filter%20on%20rows%20of%20DataFrame