提问人：Sudoh 提问时间：7/16/2022 最后编辑：Sudoh 更新时间：7/16/2022 访问量：3753
在 pandas 中，如何筛选 ALL 值高于特定阈值的行？并将索引列与输出一起保留？
In pandas, how can I filter for rows where ALL values are higher than a certain threshold? And keep the index columns with the output?
问：
在 pandas 中，如何筛选 ALL 值高于特定阈值的行？
假设我有一个如下所示的表：
| 城市 | 鸟类一 | 鸟类二 | 鸟类种类三 | 鸟类四种 |
|---|---|---|---|---|
| 一个 | 7 | 11 | 13 | 16 |
| B | 11 | 12 | 13 | 14 |
| C | 20 | 21 | 22 | 23 |
| D | 8 | 6 | 4 | 5 |
现在我只想获得 ALL COUNTS 大于 10 的行。这里是 B 行和 C 行。
所以我想要的输出是：
| 城市 | 鸟类一 | 鸟类二 | 鸟类种类三 | 鸟类四种 |
|---|---|---|---|---|
| B | 11 | 12 | 13 | 14 |
| C | 20 | 21 | 22 | 23 |
因此，即使单个值为 false，我也希望删除该行。例如，在示例表中，行 A 只有一个值小于 10，但它被丢弃了。
我尝试这样做，它创建了一个布尔表，如果我这样做，它会给我显示哪些单元格满足条件的表格，但由于第一列是字符串，因此所有列都标记为 false，并且我在那里丢失了数据，结果发现 false 的单元格也留在那里。df.iloc[:,1:] >= 10df[df.iloc[:,1:] >= 10]
我尝试了与该方法相同的方法，并且不会删除至少具有一个错误值的行。df[(df.iloc[:,2:] >= 10).any(1)]iloc
我怎样才能得到我想要的输出？请注意，我想保留第一列。
编辑：上表是一个示例表，这是我真实表的缩小版本。我的真实表有 109 列，是未来许多表中的第一个。手动提供所有列名根本不是一个有效的解决方案，并且使脚本不可行。
答：
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Rodrigo Laguna
7/16/2022
#1
您可以执行此操作来检查行中的所有值是否大于 10：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'city': ['A','B','C','D'],
'one': [7,11,20,8],
'two': [11,12,21,6],
'three': [13,13,22,4],
'four': [16,14,23,5],
})
print(df[(df[['one', 'two', 'three']]>10).all(axis=1)])
输出为：
city one two three four
1 B 11 12 13 14
2 C 20 21 22 23
您还可以将其修改为仅在具有整数 dtype 的列中进行筛选，如下所示：
print(df[(
df[[c for c, t in zip(df.columns, df.dtypes) if pd.api.types.is_integer_dtype(t)]]>10
).all(axis=1)])
格式完全相同。但是，您可能需要根据 DataFrame 中的 dtypes 进行一些调整。
假设唯一的非数字列是第一个列，那么可以按如下方式对其进行简化：
print(df[(df[df.columns[1:]]>10).all(axis=1)])
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Sudoh
7/16/2022
'str' 和 'int'' 的实例之间不支持 ' >。第一列是字符串，其余是整数。我想保留第一列。
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Rodrigo Laguna
7/16/2022
查看我的更新
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Sudoh
7/16/2022
你知道为什么行不通吗？df[(df[df.columns[1:]]>10).all(axis=1)]
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Rodrigo Laguna
7/16/2022
它对我有用，但这假设您唯一的非数字是第一列：print(df[(df[df.columns[1:]]>10).all(axis=1)])
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Sudoh
7/16/2022
df[(df[df.columns[1:]]>10).all(axis=1)]确实有效。我犯了一个观察错误。我的真实表有 109 列和 22,000 行，我正在测试它们，结果发现其中一些有一个或两个值小于 10 的单元格。谢谢，这奏效了。> 10
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Sudoh
7/16/2022
#2
df[(df[df.columns[1:]]>x).all(axis=1)]哪里应该替换为想要测试的值，这对我来说是最简单的答案。这样就可以解析数据帧，而无需手动键入列名。这也假定除第一列之外的所有列都是整数。请注意上面的另一个答案，该答案告诉您，如果您有混合数据，如何记下 dtypes。x
我只是稍微改变了上面的罗德里戈·拉古纳（Rodrigo Laguna）的答案。
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