Python Pandas根据列的最大值删除列

但丁教授

我刚刚开始使用Pandas作为消除二维数据数组的工具。即使阅读了文档,它还是非常压倒性的。您可以做的很多,以至于我不知道该怎么做,如果有任何道理。

我的数据框(简体):

Date       Stock1  Stock2   Stock3
2014.10.10  74.75  NaN     NaN
2014.9.9    NaN    100.95  NaN 
2010.8.8    NaN    NaN     120.45

因此,每一列只有一个值。

我想删除最大值小于x的所有列。因此,以此处为例,如果x = 80,那么我想要一个新的DataFrame:

Date        Stock2   Stock3
2014.10.10   NaN     NaN
2014.9.9     100.95  NaN 
2010.8.8     NaN     120.45

如何做到这一点?我看了dataframe.max(),它给了我一系列。我可以使用它,还是可以在select()中使用lambda函数?

亚当·休斯

使用df.max()索引。

In [19]: from pandas import DataFrame

In [23]: df = DataFrame(np.random.randn(3,3), columns=['a','b','c'])

In [36]: df
Out[36]: 
          a         b         c
0 -0.928912  0.220573  1.948065
1 -0.310504  0.847638 -0.541496
2 -0.743000 -1.099226 -1.183567


In [24]: df.max()
Out[24]: 
a   -0.310504
b    0.847638
c    1.948065
dtype: float64

接下来,我们从中做出一个布尔表达式:

In [31]: df.max() > 0
Out[31]: 
a    False
b     True
c     True
dtype: bool

接下来,您可以以此索引df.columns(这称为布尔索引):

In [34]: df.columns[df.max() > 0]
Out[34]: Index([u'b', u'c'], dtype='object')

您最终可以将其传递给DF:

In [35]: df[df.columns[df.max() > 0]]
Out[35]: 
          b         c
0  0.220573  1.948065
1  0.847638 -0.541496
2 -1.099226 -1.183567

当然,您可以使用任何想要的值代替删除阈值,而不是0。

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