Wie wählen Sie die Zellen, die größer als ein Wert in einem multi-index Pandas dataframe?

Versuchen 1:

df[ df > 1.0 ] : dieser kehrte alle Zellen in NAN.

Try2:

df.loc[ df > 1.0 ] : diese zurückgegeben KeyError: 0

df[df['A']> 1.0] : das funktioniert - Aber ich möchte die filter-Bedingung für alle Spalten.

was die filter-Bedingung zu tun, die Sie anwenden möchten , was ist ein Beispiel df und was erwartest du als Ausgabe? Wenn Sie versuchen, es für das ganze df, wäre es sicherlich einige Zeilen, in denen nur einige Spalten, die die Bedingung erfüllen (und Umgekehrt) , also für Orte, wo die Bedingung nicht erfüllt ist, wird es ersetzt mit NaN .
Versuchen Sie, wählen Sie die Zeilen, wo jede Spalte erfüllt die Bedingung? oder bei denen alle Spalten die Bedingung erfüllen?
Ich möchte wählen Sie die Zeilen, wo jede Spalte erfüllt die Bedingung. Danke für die Nachfrage.

InformationsquelleAutor Rex | 2015-09-23

  1. 14

    Wenn das, was Sie versuchen zu tun ist, wählen Sie nur die Zeilen, wo jede eine Spalte erfüllt die Bedingung , die Sie verwenden können, DataFrame.jede() zusammen mit axis=1 zu tun (zeilenweise Gruppierung) . Beispiel -

    In [3]: df
Out[3]:
   A  B  C
0  1  2  3
1  3  4  5
2  3  1  4

In [6]: df[(df <= 2).any(axis=1)]
Out[6]:
   A  B  C
0  1  2  3
2  3  1  4

    Alternativ, wenn Sie versuchen, für das filtern von Zeilen, in denen alle Spalten die Bedingung erfüllen , verwenden Sie .alle() inplace von .jede() . Beispiel all - 

    In [8]: df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5],[3,1,4],[1,2,1]],columns=['A','B','C'])

In [9]: df
Out[9]:
   A  B  C
0  1  2  3
1  3  4  5
2  3  1  4
3  1  2  1

In [11]: df[(df <= 2).all(axis=1)]
Out[11]:
   A  B  C
3  1  2  1
    Dies beantwortet nicht die Frage, wo der dataframe hat ein multi-index.

    InformationsquelleAutor Anand S Kumar

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