python – 如何通过多列过滤pandas数据帧

发布时间：2020-12-20 10:32:07 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：要按单列过滤数据框(df),如果我们考虑男性和女性的数据,我们可能会： males = df[df[Gender]=='Male'] 问题1 – 但如果数据跨越多年并且我只想看2014年的男性怎么办？在其他语言中,我可能会这样做： if A = "Male" and if B = "2014" then (除了我想这样做

要按单列过滤数据框(df),如果我们考虑男性和女性的数据,我们可能会：

males = df[df[Gender]=='Male']

问题1 – 但如果数据跨越多年并且我只想看2014年的男性怎么办？

在其他语言中,我可能会这样做：

if A = "Male" and if B = "2014" then

(除了我想这样做并在新的dataframe对象中获取原始数据帧的子集)

问题2.如何在循环中执行此操作,并为每个独特的年份和性别集创建数据框对象(即：2013年男性,2013年女性,2014年男性和2014年女性的df

for y in year:

for g in gender:

df = .....

解决方法

使用&运算符,不要忘记用()包装子语句：

males = df[(df[Gender]=='Male') & (df[Year]==2014)]

使用for循环将数据帧存储在dict中：

from collections import defaultdict
dic={}
for g in ['male','female']:
  dic[g]=defaultdict(dict)
  for y in [2013,2014]:
    dic[g][y]=df[(df[Gender]==g) & (df[Year]==y)] #store the DataFrames to a dict of dict

编辑：

getDF的演示：

def getDF(dic,gender,year):
  return dic[gender][year]

print genDF(dic,'male',2014)

（编辑：李大同）

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