在熊猫数据框中使用查询答案

【问题标题】：using query in a pandas dataframe在熊猫数据框中使用查询
【发布时间】：2020-11-10 09:11:26
【问题描述】：

我添加了一个名为“status”的列，它是对 (gender, Senior_management)，基本上是对：[ (Female, True), (Male, True), (Male, False), ...]等等。假设我正在寻找某些条件，所以我定义了列表：

conditions = [(Female, True), (Male, False)]

我现在的目标是使用查询创建一个新数据框，该数据框仅包含有条件的值。我目前有（注意 MyDataframe 是旧的，我正在尝试将其保存为新的同时保留旧的）：

NewDataFrame = MyDataFrame.query('status in @conditions')
NewDataframe.head()

这只会导致数据框的列名： Flawed_result 这里发生了什么？以及如何解决？

【问题讨论】：

使用虚拟数据框，它对我有用。您如何创建“状态”列？也可能是 True 和 False 是字符串。
有趣！所以同样的代码对你有用吗？我通过以下方式创建我的新专栏：MyDataFrame['status'] = MyDataFrame.apply(lambda row: "({},{})".format(row['Gender'],row['Senior Management']), axis=1) 我检查并成功创建了专栏。任何想法为什么这是一个问题？注意：当我尝试使用 print(NewDataFrame) 打印数据框时，输出为：空数据框（后跟列名列表）
这就是它不起作用的原因。看我的回答。 @初学者101
另外，如果您觉得有帮助，请考虑accepting the answer！ @初学者101
对不起，我不明白答案。你可以再详细一点吗？我看不出类型有什么影响？

标签： python pandas dataframe data-analysis

【解决方案1】：

看起来status 列是字符串类型，因为当您使用格式时，您将表达式转换为字符串，因此它永远不会与conditions 元组列表匹配，因此您可以尝试定义conditions 字符串列表：

import pandas as pd

df=pd.DataFrame({'gender':['Male','Female','Male','Female'],'Senior':[True,True,False,False]})
df['status']=df.apply(lambda row: "({},{})".format(row['gender'],row['Senior']), axis=1)
df
#   gender  Senior          status
#0    Male    True     (Male,True)
#1  Female    True   (Female,True)
#2    Male   False    (Male,False)
#3  Female   False  (Female,False)
conditions = ['(Female,True)', '(Male,False)']

df.query('status in @conditions')

输出：

   gender  Senior         status
1  Female    True  (Female,True)
2    Male   False   (Male,False)

如果你想作为一个元组而不是一个字符串，你可以尝试this来获取元组，然后进行查询

df=pd.DataFrame({'gender':['Male','Female','Male','Female'],'Senior':[True,True,False,False]}) 

df['status']=list(zip(df.gender, df.Senior))

conditions = [('Female',True), ('Male',False)]
df.query('status in @conditions')

【讨论】：

我使用字符串来定义条件，它成功了！十分感谢你的帮助！ :)