功能相匹配的列和值列 - DataFrames

的交集可以說我有以下數據框：功能相匹配的列和值列 - DataFrames

>>>df = pd.DataFrame([[5,2,3,11],[5,3,3,8],[9,4,11,12],[5,14,15,16]],columns=["a","b","c","d"]) 
>>>df 
    a b c d 
0 5 2 3 11 
1 5 3 3 8 
2 9 4 11 12 
3 5 14 15 16

如果我想匹配這種種的列值的行：「A」等於5 ，「b」 < 10和「c」大於或等於3，我可以做到以下幾點：

df[(df['a'] == 5) & (df['b'] < 10) & (df['c'] >= 3)]

而且會給我，結果我是後：

a b c d 
0 5 2 3 11 
1 5 3 3 8

輸入該代碼以匹配行很費力，所以我決定創建一個名爲row_matcher的函數，該函數需要2個參數：一個Pandas DataFrame和一列長度爲3的列表 - 選擇列，運算符和值。

def get_operator_fn(op): 
    import operator 
    return { 
     '<' : operator.lt, 
     '<=' : operator.le, 
     '==' : operator.eq, 
     '!=' : operator.ne, 
     '>=' : operator.ge, 
     '>' : operator.gt, 
     '&' : operator.and_ 
     }[op] 

def row_matcher(df,parameters): 
    import pandas as pd 
    """Parameter should be [column,operation,value] 
    Example: ['trial',"==",1] 
    """ 
    operations = [df[get_operator_fn(operation)(df[column],value)] for column,operation,value in parameters] 
    return reduce(lambda left,right: pd.merge(left,right,how='inner'), operations) 

>>>row_matcher(df,[["a","==",5],["b","<",10],["c",">=",3]])

不幸的是，此代碼就拋出了一個錯誤的return reduce(...)行： TypeError: Could not compare <type 'str'> type with Series

我試着用替換return reduce(...)行： df[reduce(operator.and_,operations)]

這仍然導致錯誤：TypeError: unsupported operand type(s) for &: 'str' and 'str'

我希望有任何幫助。

來源

2016-01-13 user3374113

我認爲這會使用query()方法簡單得多。用這種方法，你最初的例子可以寫成：

df.query('a==5 & b<10 & c>=3')

老實說，如果你使用query（）方法，我不認爲你會從你的函數多少收穫，除非你是在地段正在閱讀來自外部文件的條件。如果還想編寫row_matcher函數，只需使用字符串連接將列表的列表組合爲單個字符串，即可使用query（）語法。一旦你有一個字符串，將它傳遞給query（）方法。

您可能需要安裝numexpr模塊才能使用query（）方法。您可以通過將關鍵字參數engine='python'提供給query（）方法來解決此問題。這可能比使用numexpr模塊效率低，所以如果性能成爲問題，安裝模塊可能是值得的。

來源

2016-01-13 18:45:18 root

我不得不安裝並導入numexpr模塊才能使其正常工作。 – floydn

@floydn：我也是。我不知道這是否只是我錯過了它，或者它是否可能經常缺失。我將編輯我的答案以解決可以提供的關鍵字參數以避免使用numexpr。 – root

功能相匹配的列和值列 - DataFrames

回答

相關問題