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如何在panda中使用基于DataFrame布尔值的条件语句

pandas python

iNoob · 技术社区 · 9 年前

现在我知道如何检查数据帧中跨多个列的特定值。然而,我似乎无法解决如何基于布尔响应执行if语句。

例如:

漫游目录使用 os.walk 并将特定文件读入数据帧。

for root, dirs, files in os.walk(main):
        filters = '*specificfile.csv'
        for filename in fnmatch.filter(files, filters):
        df = pd.read_csv(os.path.join(root, filename),error_bad_lines=False)

现在跨多个列检查数据帧。第一个值是列名(column1),下一个值是我在该列中查找的特定值(banana)。然后,我检查另一列(column2)的特定值(绿色)。如果这两个都是真的,我想执行一项特定的任务。然而,如果它是假的,我想做一些其他的事情。

比如:

if (df['column1']=='banana') & (df['colour']=='green'):
    do something
else: 
    do something

1 回复 | 直到 9 年前

Anand S Kumar 9 年前

如果要检查DataFrame的任何行是否满足您的条件,可以使用 .any() 以及你的情况。示例-

if ((df['column1']=='banana') & (df['colour']=='green')).any():

示例-

In [16]: df
Out[16]:
   A  B
0  1  2
1  3  4
2  5  6

In [17]: ((df['A']==1) & (df['B'] == 2)).any()
Out[17]: True

这是因为你的情况- ((df['column1']=='banana') & (df['colour']=='green')) -返回一系列真/假值。

这是因为在panda中,当您将一个系列与标量值进行比较时,它会返回该系列的每一行与标量值的比较结果,结果是一系列True/False值,指示该行与标量的比较结果。示例-

In [19]: (df['A']==1)
Out[19]:
0     True
1    False
2    False
Name: A, dtype: bool

In [20]: (df['B'] == 2)
Out[20]:
0     True
1    False
2    False
Name: B, dtype: bool

以及 & 按行排列 and 对于两个系列。示例-

In [18]: ((df['A']==1) & (df['B'] == 2))
Out[18]:
0     True
1    False
2    False
dtype: bool

现在要检查此系列中的任何值是否为True,可以使用 .any() ,若要检查序列中的所有值是否为True,可以使用 .all() .

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