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GralL
Asked:2020-08-23 20:24:50 +0000 UTC2020-08-23 20:24:50 +0000 UTC

在数据透视表中按列选择值

  • 772

我有以下数据框：

               Doly
Num_clusters    0    1    2    3    4    5    6
ID            
 a              0    0    0   0.1   0    0    0
 b              0   0.1  0.9   0    0    0    0
 c              0    0    0    0   0.1   0    0
 d              0.4  0.3  0    0   0.3   0    0

我需要遍历所有 0-6 列，只找到那些行 (ID)：1) 至少有一个单元格值大于或等于 0.4，2) 那些大于或等于 0.4 3 倍的行不包括在条件 1 和 2 中 从一个创建单独的 3 个表。

我尝试了一个循环，但我不知道如何访问 ID=a 的行及其在单元格 0-6 中的值。

python-3.x

1 个回答

  1. Best Answer

    例子：

    来源 DF：

    In [51]: df
Out[51]:
   Doly
      0    1    2    3    4    5    6
ID
a   0.0  0.0  0.0  0.1  0.0  0.4  0.0
b   0.0  0.1  0.9  0.0  0.0  0.0  0.0
c   0.0  0.0  0.0  0.0  0.1  0.0  0.0
d   0.4  0.3  0.0  0.0  0.3  0.5  0.6

    至少有一个像元值​​大于或等于 0.4 的行：

    In [52]: mask1 = df["Doly"].ge(0.4).any(axis=1)

In [53]: mask1
Out[53]:
ID
a     True
b     True
c    False
d     True
dtype: bool

In [54]: df[mask1]
Out[54]:
   Doly
      0    1    2    3    4    5    6
ID
a   0.0  0.0  0.0  0.1  0.0  0.4  0.0
b   0.0  0.1  0.9  0.0  0.0  0.0  0.0
d   0.4  0.3  0.0  0.0  0.3  0.5  0.6

    两次或多次出现大于 0.4 的行：

    In [55]: mask2 = df["Doly"].ge(0.4).sum(axis=1) > 1

In [56]: mask2
Out[56]:
ID
a    False
b    False
c    False
d     True
dtype: bool

In [57]: df[mask2]
Out[57]:
   Doly
      0    1    2    3    4    5    6
ID
d   0.4  0.3  0.0  0.0  0.3  0.5  0.6

    条件 1 和 2 未包括的行：

    In [62]: mask3 = ~(mask1 | mask2)

In [63]: mask3
Out[63]:
ID
a    False
b    False
c     True
d    False
dtype: bool

In [64]: df[mask3]
Out[64]:
   Doly
      0    1    2    3    4    5    6
ID
c   0.0  0.0  0.0  0.0  0.1  0.0  0.0
    • 2

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