使用連接字符串過濾來自熊貓數據框的行

Question

我有一個熊貓數據框加上一串熊貓系列標識符，並且希望過濾來自數據框中與該系列標識符對應的行。要從數據框中獲取標識符，我需要連接其前兩列。我已經嘗試過各種各樣的東西來過濾，但似乎沒有工作到目前爲止。這裏是我曾嘗試過的：

1）我試着在數據框中添加一列布爾值，如果該行對應於其中一個標識符，則返回true，否則返回false（希望能夠使用後面的過濾新的列）：

df["isInAcids"] = (df["AcNo"] + df["Sortcode"]) in acids 

其中

acids 

是包含標識符系列。

然而，這給我一個

TypeError: unhashable type 

2）我嘗試使用應用功能過濾：

df[df.apply(lambda x: x["AcNo"] + x["Sortcode"] in acids, axis = 1)] 

這不會給我一個錯誤，但是該數據幀的長度保持不變，所以它不會過濾任何東西。

3）我添加了一個新列，包含連接的字符串/標識符，然後嘗試之後過濾（見Filter dataframe rows if value in column is in a set list of values）：

df["ACIDS"] = df["AcNo"] + df["Sortcode"] 
df[df["ACIDS"].isin(acids)] 

但同樣，數據幀不會改變。

我希望這是有道理的......

，我可能會錯誤有什麼建議？ 謝謝， 安妮

Answer 1

我想你問的東西，像下面這樣：

In [1]: other_ids = pd.Series(['a', 'b', 'c', 'c']) 

In [2]: df = pd.DataFrame({'vals': [1, 2, 3, 4], 'ids': ['a', 'b', 'c', 'f']}) 

In [3]: df 
Out[3]: 
    ids vals 
0 a  1 
1 b  2 
2 c  3 
3 f  4 

In [4]: other_ids 
Out[4]: 
0 a 
1 b 
2 c 
3 c 
dtype: object 

在這種情況下，該系列other_ids會像你的系列acids。我們只想選擇其中id在other_ids系列中的那些行df。爲此，我們將使用dataframe的方法.isin()。

In [5]: df.ids.isin(other_ids) 
Out[5]: 
0  True 
1  True 
2  True 
3 False 
Name: ids, dtype: bool 

這給布爾變量的一列，我們可以索引：

In [6]: df[df.ids.isin(other_ids)] 
Out[6]: 
    ids vals 
0 a  1 
1 b  2 
2 c  3 

這是接近你與你的第三次嘗試做的事情。一旦你發佈了你的數據框樣本，我可以編輯這個答案，如果它沒有工作。

再多讀一點，您可能會遇到麻煩，因爲您有兩個列，即df，這兩列是您的ID號？Dataframe不具有isin方法，但我們可以避開與類似：

In [26]: df = pd.DataFrame({'vals': [1, 2, 3, 4], 'ids': ['a', 'b', 'f', 'f'], 
'ids2': ['e', 'f', 'c', 'f']}) 

In [27]: df 
Out[27]: 
    ids ids2 vals 
0 a e  1 
1 b f  2 
2 f c  3 
3 f f  4 

In [28]: df.ids.isin(ids) + df.ids2.isin(ids) 
Out[28]: 
0  True 
1  True 
2  True 
3 False 
dtype: bool 

True就像1 False就像是零，所以我們從兩個isins()添加兩個布爾系列要達到這樣的一個OR操作。然後像以前一樣，我們可以索引到這個布爾系列：

In [29]: new = df.ix[df.ids.isin(ids) + df.ids2.isin(ids)] 

In [30]: new 
Out[30]: 
    ids ids2 vals 
0 a e  1 
1 b f  2 
2 f c  3