Prova 1:Come selezionare celle superiori a un valore in un dataframe Pandas con più indici?
df[ df > 1.0 ]: questo ha restituito tutte le celle in NAN.
Try2:
df.loc[ df > 1.0 ]: questo è tornato KeyError: 0
df[df['A']> 1.0]: questo funziona - Ma io voglio applicare la condizione di filtro a tutte le colonne.
Se ciò che si sta tentando di fare è selezionare solo le righe in cui una colonna soddisfa la condizione, è possibile utilizzare DataFrame.any() insieme a axis=1 (per il raggruppamento riga-saggio). Esempio -
In [3]: df
Out[3]:
A B C
0 1 2 3
1 3 4 5
2 3 1 4
In [6]: df[(df <= 2).any(axis=1)]
Out[6]:
A B C
0 1 2 3
2 3 1 4
In alternativa, se si sta cercando di filtraggio di righe dove tutte le colonne soddisfano la condizione, utilizzare .all() inplace di .any(). Esempio di all -
In [8]: df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5],[3,1,4],[1,2,1]],columns=['A','B','C'])
In [9]: df
Out[9]:
A B C
0 1 2 3
1 3 4 5
2 3 1 4
3 1 2 1
In [11]: df[(df <= 2).all(axis=1)]
Out[11]:
A B C
3 1 2 1
Questo non risponde alla domanda in cui il dataframe ha un multiindice. – Elliott
cosa condizione di filtro si desidera applicare, ciò che è un esempio 'df' e cosa ti aspetti come output? Quando lo si prova per l'intero df, ci saranno sicuramente alcune righe in cui solo alcune colonne soddisfano la condizione (e viceversa), quindi per i luoghi in cui la condizione non viene soddisfatta, viene sostituita con 'NaN'. –
Stai provando a selezionare le righe in cui una colonna soddisfa la condizione? o dove tutte le colonne soddisfano la condizione? –
@AnandSKumar Voglio selezionare le righe in cui una colonna soddisfa la condizione. Grazie per avermelo chiesto – Rex