如何从数据帧每一行的一系列数字中选择特定值

乔丹廷迪

我有以下数据框(df):

                       x                     
index     
01:00:00     [0.11, 0.20, 0.23, 0.30]
01:01:00     [1.00, 1.55, 1.60, 1.80]
01:02:00     [2.33, 2.47, 2.58, 2.70]
01:03:00     [3.41, 3.67, 3.84, 3.93]

当我尝试从数据框中选择一行时,它将它表示为一个数组。

in:   df['x'].iloc[2]

out:  array([2.33, 2.47, 2.58, 2.70])

我想从每一行的每个范围中选择值(小数点后 1 位)并具有以下数据框:

                       x2                     
index     
01:00:00        [0.20, 0.30]
01:01:00        [1.00, 1.60, 1.80]
01:02:00        [2.70]
01:03:00        NaN

我正在尝试对每一行应用一个函数。

我该怎么做呢?

注意:(如果范围没有小数点后1位数字,则将其设为Nan)

卡斯腾

您可以将列表条目转换为字符串,然后检查相应的数字是否为零:

df = pd.DataFrame([[[0.11, 0.20, 0.23, 0.30]],
[[1.00, 1.55, 1.60, 1.80]],
[[2.33, 2.47, 2.58, 2.70]],
[[3.41, 3.67, 3.84, 3.93]]], columns=['x'])

def filter_digit(lst):
    return [entry for entry in lst if "{0:.2f}".format(entry)[3] == '0']

df['new_col'] = df['x'].apply(filter_digit)

#Bonus: Filter empty lists:
df['new_col'] = df['new_col'].apply(lambda y: np.nan if len(y)==0 else y)

输出:

                          x          new_col
0    [0.11, 0.2, 0.23, 0.3]       [0.2, 0.3]
1     [1.0, 1.55, 1.6, 1.8]  [1.0, 1.6, 1.8]
2   [2.33, 2.47, 2.58, 2.7]            [2.7]
3  [3.41, 3.67, 3.84, 3.93]              NaN

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