#pandas #multi-index
Вопрос:
У меня есть такие данные:
category = ['Car','Car','Car','Car','Truck','Truck','Truck'] name = ['Camry','Camry','Camry','Camry','Tacoma','Tundra','Tundra'] year = ['2007','2007','2008','2009','2010','2010','2011'] vals = [0.1,0.5,0.2,0.9,0.8,0.4,0.9] df = pd.DataFrame({'Category': category, 'Name': name, 'Year': year, 'Vals': vals}) | Указатель | Категория | Имя | Год | Валс |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Автомобиль | Camry | 2007 | 0.1 |
| 1 | Автомобиль | Camry | 2007 | 0.5 |
| 2 | Автомобиль | Camry | 2008 | 0.2 |
| 3 | Автомобиль | Camry | 2009 | 0.9 |
| 4 | Грузовик | Такома | 2010 | 0.8 |
| 5 | Грузовик | Тундра | 2010 | 0.4 |
| 6 | Грузовик | Тундра | 2011 | 0.9 |
Затем у меня есть набор комбинаций (Категория, Имя, Год), для которых я хочу отфильтровать фрейм данных. Они могут быть в любом формате, но здесь они находятся во фрейме данных.
combinations_i_want = pd.DataFrame() # (Car, Camry, 2007) combinations_i_want = combinations_i_want.append({'Category':'Car', 'Name':'Camry','Year':'2007'},ignore_index=True) # 2 matches in df # (Truck, Tundra, 2010) combinations_i_want = combinations_i_want.append({'Category':'Truck', 'Name':'Tundra','Year':'2010'},ignore_index=True) # 1 match in df Я хочу извлечь строки в df, которые точно соответствуют этим двум комбинациям. Это будут строки 0, 1 и 5. Результирующая таблица будет выглядеть следующим образом:
| Указатель | Категория | Имя | Год | Валс |
|---|---|---|---|---|
| 0 | Автомобиль | Camry | 2007 | 0.1 |
| 1 | Автомобиль | Camry | 2007 | 0.5 |
| 5 | Грузовик | Тундра | 2010 | 0.4 |
Примечание: Мне не нужны старые индексы, они просто помогают визуализировать.
Как мне это сделать?
Ответ №1:
Вы можете просто присоединиться к столбцам, которые вы хотите.
result = df.merge(combinations_i_want, how='right', on=['Category', 'Name', 'Year']) Ответ №2:
Вы должны использовать .loc и .isin вместо .append
Ваше предложение может быть примерно таким:
df.loc[(df['Category'].isin(['Car', 'Truck'])) amp; (df['Name'].isin(['Camry', 'Tundra'])) amp; (df['Year'].isin(['2007', '2010']))] Это должно дать результаты, которых вы ожидаете.
Вы можете назначить его переменной, если хотите, например
combinations_i_want = df.loc[(df['Category'].isin(['Car', 'Truck'])) amp; (df['Name'].isin(['Camry', 'Tundra'])) amp; (df['Year'].isin(['2007', '2010']))] print(combinations_i_want) Комментарии:
1. В моих реальных данных может быть гипотетическое (Автомобиль, Тундра, 2010) значение, означающее, что мне нужно, чтобы каждый столбец идеально совпадал.
2. Я полагаю, что OP имел в виду, что им нужны строки, которые точно соответствуют строке комбинации, указанной ими ранее, что в основном является соединением sql.
3. @rdk тогда вы могли бы использовать
|вместоamp;того, чтобы оставлять открытым вариант быть тем или иным.
Ответ №3:
используйте запрос фрейма данных, он даст вам идеальное совпадение на основе логической логики
print(df.query("(Category=='Car' and Name=='Camry' and Year=='2007') or (Category=='Truck' and Name=='Tundra' and Year=='2010')")) выход:
Category Name Year Vals 0 Car Camry 2007 0.1 1 Car Camry 2007 0.5 5 Truck Tundra 2010 0.4