根据条件获取Python Pandas中的第一行数据帧
根据条件获取Python Pandas中的第一行数据帧
提问于 2018-09-20 01:30:36
假设我有一个像这样的数据帧
import pandas as pd
df = pd.DataFrame([[1, 2, 1], [1, 3, 2], [4, 6, 3], [4, 3, 4], [5, 4, 5]], columns=['A', 'B', 'C'])
>> df
A B C
0 1 2 1
1 1 3 2
2 4 6 3
3 4 3 4
4 5 4 5
原始表格更复杂，列数和行数更多。
我想获得符合某些标准的第一行。例子：
- 获取A> 3的第一行（返回第2行）
- 获取第一行，其中A> 4 AND B> 3（返回第4行）
- 得到第一行，其中A> 3 AND（B> 3或C> 2）（返回第2行）
但是，如果没有任何行符合特定的标准，那么我想在我按A（或其他情况由B，C等）对其进行排序后得到第一行
- 获取A> 6的第一行（通过A desc排序返回第4行并获得第一行）
我能够通过迭代数据帧来做到这一点（我知道掷骰子：P）。所以，我更喜欢用更加pythonic的方式来解决它。
回答 2
Stack Overflow用户
发布于 2018-09-20 10:19:27
对于pandas切片，本教程是一个非常好的教程。一定要检查一下。在某些片段上...要使用条件切片数据帧，请使用以下格式：
>>> df[condition]
这将返回您可以使用索引编制的数据帧的一部分iloc。以下是您的示例：
- 获取A> 3的第一行（返回第2行）
>>> df[df.A > 3].iloc[0] A 4 B 6 C 3 Name: 2, dtype: int64
如果你真正想要的是行号，而不是使用iloc，那就是df[df.A > 3].index[0]。
- 获取A> 4 AND B> 3的第一行：
>>> df[(df.A > 4) & (df.B > 3)].iloc[0] A 5 B 4 C 5 Name: 4, dtype: int64 - 得到第一行，其中A> 3 AND（B> 3或C> 2）（返回第2行）
>>> df[(df.A > 3) & ((df.B > 3) | (df.C > 2))].iloc[0] A 4 B 6 C 3 Name: 2, dtype: int64
现在，在您的上一个案例中，我们可以编写一个函数来处理返回降序排序帧的默认情况：
>>> def series_or_default(X, condition, default_col, ascending=False):
... sliced = X[condition]
... if sliced.shape[0] == 0:
... return X.sort_values(default_col, ascending=ascending).iloc[0]
... return sliced.iloc[0]
>>>
>>> series_or_default(df, df.A > 6, 'A')
A 5
B 4
C 5
Name: 4, dtype: int64
正如预期的那样，它返回第4行。
Stack Overflow用户
发布于 2018-09-20 10:31:25
对于现有匹配，请使用query:
df.query(' A > 3' ).head(1)
Out[33]:
A B C
2 4 6 3
df.query(' A > 4 and B > 3' ).head(1)
Out[34]:
A B C
4 5 4 5
df.query(' A > 3 and (B > 3 or C > 2)' ).head(1)
Out[35]:
A B C
2 4 6 3页面原文内容由Stack Overflow提供。腾讯云小微IT领域专用引擎提供翻译支持
原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/-100006145
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