過濾數據幀的值時返回相同的初始輸入

Question

我從read_html pandas的屬性中獲得以下數據幀。

A        1.48        2.64    1.02         2.46   2.73 
B       658.4        14.33    7.41        15.35   8.59 
C        3.76         2.07    4.61         2.26   2.05 
D   513854.86         5.70    0.00         5.35  30.16 

我想刪除超過150個，所以我做了一個df1= df[df > 150]行，但它返回同一個表。

然後我想在路徑route = pd.read_html(https//route , decimal='.')中包含小數，並繼續返回沒有過濾器的相同的初始數據幀。

這將是我想要的輸出：

A        1.48        2.64    1.02         2.46   2.73 
C        3.76         2.07    4.61         2.26   2.05 

Answer 1

極品：

print (df) 
    0   1  2  3  4  5 
0 A  1.48 2.64 1.02 2.46 2.73 
1 B  658.40 14.33 7.41 15.35 8.59 
2 C  3.76 2.07 4.61 2.26 2.05 
3 D 513854.86 5.70 0.00 5.35 30.16 

df1 = df[~(df.iloc[:, 1:] > 150).any(1)] 
print (df1) 
    0  1  2  3  4  5 
0 A 1.48 2.64 1.02 2.46 2.73 
2 C 3.76 2.07 4.61 2.26 2.05 

或者：

df1 = df[(df.iloc[:, 1:] <= 150).all(1)] 
print (df1) 
    0  1  2  3  4  5 
0 A 1.48 2.64 1.02 2.46 2.73 
2 C 3.76 2.07 4.61 2.26 2.05 

說明：

首先選擇所有列，而不首先由iloc：

print (df.iloc[:, 1:]) 
      1  2  3  4  5 
0  1.48 2.64 1.02 2.46 2.73 
1  658.40 14.33 7.41 15.35 8.59 
2  3.76 2.07 4.61 2.26 2.05 
3 513854.86 5.70 0.00 5.35 30.16 

然後比較 - 獲取布爾數據框：

print (df.iloc[:, 1:] > 150) 
     1  2  3  4  5 
0 False False False False False 
1 True False False False False 
2 False False False False False 
3 True False False False False 

print (df.iloc[:, 1:] <= 150) 
     1  2  3  4  5 
0 True True True True True 
1 False True True True True 
2 True True True True True 
3 False True True True True 

然後使用all的檢查，如果行的所有值具有True小號
或any進行檢查，如果至少一個值是True：

print ((df.iloc[:, 1:] > 150).any(1)) 
0 False 
1  True 
2 False 
3  True 
dtype: bool 

print ((df.iloc[:, 1:] <= 150).all(1)) 
0  True 
1 False 
2  True 
3 False 
dtype: bool 

最後一位Series與~反轉，並通過boolean indexing過濾。