【问题标题】:Python: Append Pandas DataFrame column by column with conditional indexingPython:使用条件索引逐列附加 Pandas DataFrame
【发布时间】:2021-07-14 18:51:46
【问题描述】:

经过几天的努力,我现在正在向社区伸出援手。

一方面我生成了一个值列表:

NoColoniesRandom = 
['BB1.3', 'BB1.6', 'BB1.10', 'BB1.12', 'BB1.14', 'BB1.16', 'BB1.20', 'BB1.21', 'BB1.23', 'BB1.24', 'BB1.30', 'BB1.31', 'BB1.32', 'BB1.33', 'BB1.34', 'BB1.35', 'BB1.38', 'BB1.41', 'BB1.44', 'BB1.45', 'BB1.46', 'BB1.47', 'BB1.48', 'BB2.1', 'BB2.2', 'BB2.3', 'BB2.4', 'BB2.5', 'BB2.6', 'BB2.7', 'BB2.8', 'BB2.9', 'BB2.10', 'BB2.11', 'BB2.12', 'BB2.13', 'BB2.14', 'BB2.15', 'BB2.16', 'BB2.17', 'BB2.18', 'BB2.19', 'BB2.20', 'BB2.21', 'BB2.22', 'BB2.23', 'H1.11', 'H1.22', 'H1.23', 'H1.28', 'H1.29', 'H1.33', 'H1.37', 'H1.46', 'H1.65', 'H1.68', 'H1.69', 'H1.72', 'H1.73', 'H1.77', 'H1.80', 'H1.84', 'H1.88', 'H1.93', 'H1.104', 'H1.106', 'H1.110', 'H1.114', 'H1.119', 'H2.3', 'H2.4', 'H2.5', 'H2.6', 'H2.7', 'H2.8', 'H2.10', 'H2.11', 'H2.12', 'H2.13', 'H2.15', 'H2.16', 'H2.17', 'H2.18', 'H2.19', 'H2.20', 'H2.21', 'H2.22', 'H2.23', 'H2.24', 'H2.25', 'H2.27', 'H2.28', 'PM1.6', 'PM1.19', 'PM1.22', 'PM1.36', 'PM1.43', 'PM1.54', 'PM1.56', 'PM1.58', 'PM1.64', 'PM1.77', 'PM1.87', 'PM1.104', 'PM1.109', 'PM1.115', 'PM1.125', 'PM1.142', 'PM1.146', 'PM1.147', 'PM1.148', 'PM1.160', 'PM1.161', 'PM1.165', 'PM1.169', 'PM2.8', 'PM2.12', 'PM2.22', 'PM2.27', 'PM2.35', 'PM2.45', 'PM2.48', 'PM2.50', 'PM2.51', 'PM2.53', 'PM2.54', 'PM2.58', 'PM2.69', 'PM2.75', 'PM2.77', 'PM2.90', 'PM2.97', 'PM2.101', 'PM2.107', 'PM2.109', 'PM2.120', 'PM2.125', 'PM2.135']

另一方面,我有我的 DataFrame,其中一列 ('NC1') 具有相同的值,但包括更多。

我想整理(删除/删除)我的列表 NoColoniesRandom 中 df['NC1'] 中的值的所有列。

我遇到的最大问题:无法对具有不明确值的序列进行条件索引;获取索引以删除列; ...我还尝试创建一个新的空数据框,尝试将其附加到条件为真的列中。希望有人能帮帮我!

提前致谢!

【问题讨论】:

    标签: python pandas dataframe indexing conditional-statements


    【解决方案1】:

    您可以使用isin() 和布尔索引来删除/删除列表df['NC1'] 中的所有值NoColoniesRandom

    m = df['NC1'].isin(NoColoniesRandom)
    df_ = df[~m]
    

    【讨论】:

    • 谢谢你,伙计!之后只要使用一个函数就很容易了,除非你知道这个函数!非常感谢,它解决了我的问题!
    猜你喜欢
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    • 2019-10-07
    • 1970-01-01
    • 1970-01-01
    • 2021-05-23
    • 1970-01-01
    相关资源
    最近更新 更多