選擇只有一個負值的列

我想選擇只有一個負值或沒有值的列。我怎樣才能構造這個看這個例子？我一直在尋找類似的東西，但沒有成功。謝謝你的幫助。因此，在這個例子中選擇只有一個負值的列

N = 5 
np.random.seed(0) 

df1 = pd.DataFrame(
      {'X':np.random.uniform(-3,3,N), 
      'Y':np.random.uniform(-3,3,N), 
      'Z':np.random.uniform(-3,3,N), 
       }) 

      X   Y   Z 
0 0.292881 0.875365 1.750350 
1 1.291136 -0.374477 0.173370 
2 0.616580 2.350638 0.408267 
3 0.269299 2.781977 2.553580 
4 -0.458071 -0.699351 -2.573784

我想返回列X和Z

來源

2017-09-14 Zanshin

您可以使用ILOC要做到這一點，即

df1.iloc[:,((df1<0).sum(0) <= 1).values]

或（感謝喬恩）

df1.loc[:,df1.lt(0).sum() <= 1]

輸出：

 
      X   Z 
0 0.292881 1.750350 
1 1.291136 0.173370 
2 0.616580 0.408267 
3 0.269299 2.553580 
4 -0.458071 -2.573784

來源

2017-09-14 15:09:30 Dark

是的，我假設OP只需要col名稱。 – Divakar

或者使用'df1.loc [：，df1.lt（0）.sum（）<= 1]'而不是'iloc' –

@JonClements是否不經過棄用？.loc？雖然熊貓人可以有更多的信息，但我只是在空中發現了很少的謠言。 – Divakar

使用np.sign得到跡象。尋找負面跡象。獲取每列的負數。比較1的門檻來得到一個面具。從掩碼中選擇列名稱。

因此，實施 -

df1.columns[(np.sign(df1)<0).sum(0)<=1].tolist()

或者直接比較反對0更換使用np.sign -

df1.columns[(df1<0).sum(0)<=1].tolist()

這給我們的列名。要選擇整個列，我認爲已經涵蓋了其他解決方案。

來源

2017-09-14 15:01:42 Divakar

或者......也許......'df1.columns [df1.lt（0）.sum（）== 1]' –

@JonClements Yup也可以用'sum（0）'和'<='修正。或者我們不需要'sum（0）'部分和'sum（）'也足夠了？ – Divakar

@JonClements Ah'sum'默認爲'0'，是嗎？來自NumPy我假設總和（無），即總結給我們一個標量的所有元素。 – Divakar

或者你可以嘗試：

df1.columns[(df1<0).sum(0).lt(1)] 
Out[338]: Index(['X', 'Z'], dtype='object')

來源

2017-09-14 15:08:10 Wen

OP表示欄目。不是行。 – Dark

@Bharathshetty LOL更新 – Wen

選擇只有一個負值的列

回答

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