n 多个 Pandas 列的值的动态比较

Question

假设用户可以输入列和值来比较 DF，因此我们可以：

column_list = ['col1', 'col2', 'col3']
value_list = [val1, val2, val3]

所以对于 select 满足 col1 >= val1 AND col2 >= val2 AND col3 >= val3 的行，我们会写：

selection = (df['col1'] >= val1) & (df['col2'] >= val2) & (df['col3'] >= val3))

或者可以是以下形式：

selection  = df.loc[(df['col1'] >= val1) & (df['col2'] >= val2) & (df['col3'] >= val3)]

列数事先不知道，所以我们可以有 n 列。我们可以试试这个方法：

if n=1:
   selection = (df['col1'] >= val1))
elif n=2:
   selection = (df['col1'] >= val1) & (df['col2'] >= val2))
elif n=3:
   selection = (df['col1'] >= val1) & (df['col2'] >= val2) & (df['col3'] >= val3))

但这既不具有可扩展性也不高效。我尝试在给定输入列表的情况下使用 for 循环生成字符串 df['col<>'] >= val<>)，但由于 str 格式，它不适用于 Pandas。

最好的 pythonic 方法是什么？为了避免所有选项都带有 if 和 else 语句。

Answer 1

要对所有列使用相同的运算符进行比较，请创建一个包含值和列 ID 的系列，并使用它与数据帧进行对齐比较：

df[df.gt(pd.Series(value_list, index=column_list)).all(1)]

示例输入：

>>> value_list
[3, 7, 11]
>>> df
   col1  col2  col3
0     0     1     2
1     3     4     5
2     6     7     8
3     9    10    11
4    12    13    14

输出：

   col1  col2  col3
4    12    13    14

中间体：

>>> pd.Series(value_list, index=column_list)
col1     3
col2     7
col3    11

>>> df.gt(pd.Series(value_list, index=column_list))
    col1   col2   col3
0  False  False  False
1  False  False  False
2   True  False  False
3   True   True  False
4   True   True   True

>>> df.gt(pd.Series(value_list, index=column_list)).all(1)
0    False
1    False
2    False
3    False
4     True

Answer 2

这是处理任意长比较列表的另一种可能性（我单独发布，因为方法完全不同）：

column_list = ['col1', 'col2', 'col3']
value_list = [3, 7, 11]
operator_list = [pd.Series.gt, pd.Series.ge, pd.Series.gt]

op_dic = dict(zip(column_list, operator_list))
val_dic = dict(zip(column_list, value_list))

df[df.apply(lambda c: op_dic[c.name](c, val_dic[c.name])).all(1)]

工作原理：

使用 apply，我们对所有列执行自定义操作，每行 return 一个布尔值，然后取对所有都为 True 的行。

输入：

   col1  col2  col3
0     0     1     2
1     3     4     5
2     6     7     8
3     9    10    11
4    12    13    14

输出：

   col1  col2  col3
4    12    13    14

注意。为了更简洁，也可以这样做：

from operator import gt, ge
operator_list = [gt, ge, gt]

Answer 3

有了这样的df，

以及值、列和任意运算符，

In [2]: import operator

In [3]: values = [1, 2, 7]

In [4]: columns = ['a', 'b', 'c']

In [5]: operators = [operator.gt, operator.ge, operator.le]  # >,  >=,  <=

制作 df 的副本并遍历压缩项目：

In [6]: selection = df.copy()

In [7]: for col, op, val in zip(columns, operators, values):
   ...:     selection = selection[op(selection[col], val)]
   ...:

In [8]: selection
Out[8]:
   a  b  c
2  6  2  6
3  2  6  3
5  5  9  0

当然，如果您事先不知道有多少列，那么您似乎也可能事先不知道 operators无论是哪种，都违背了目的。如果您只需要使用一个运算符，这将变得多容易，但从您的示例来看，情况似乎并非如此。

如果您的原文 post 确实有拼写错误（所有比较应该是 >，还是全部 >=？）并且您实际上打算执行 single比较操作，见@mozway的。

n 多个 Pandas 列的值的动态比较

Dynamic comparison of values of n multiple Pandas columns

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