如何识别列表中对应负数的数字？

Question

我是 Python/VBA 之旅的初学者，所以我有一个问题想问你。

所以我有一个 Excel 电子表格中的行列表（我也用 Pandas 处理这些数据以减少我必须在 Excel 上分析的行数）

事实上，我有成千上万行在特定列中具有如下值：

      col
0 -142.60
1  142.60
2 -565.78
3  565.78
4  -90.00
5   90.00
6   63.26
7  -63.26
8  117.96

所以我只想知道如何自动删除对应负数且 sum = 0 的行。

我这里只想要 117,96 行。

Answer 1

假设您在此列中有浮点数，您可以将行与下一行的相反行进行比较，并使用此信息仅对这些行进行子集化。

# is the next row the opposite value?
m = df['col'].eq(-df['col'].shift())

# drop the matching rows and the next ones
df2 = df.loc[~(m|m.shift(-1))]

输出：

      col
8  117.96

使用过的输入：

      col
0 -142.60
1  142.60
2 -565.78
3  565.78
4  -90.00
5   90.00
6   63.26
7  -63.26
8  117.96

Answer 2

从上下文中不清楚“对应的负数”是否一定与实际数字相邻。如果负数可能不在正数旁边，而只是在数组中的某个位置，我们可以执行以下操作。这里，df 是根据 Excel 数据构造的数据框。

# builds the same table with an additional column '_merge'.
# '_merge' column will be 'left_only' for rows whose negative
# does not appear and 'both' otherwise

df_all = df.merge(-df, how='left', indicator=True)

# selects rows with 'left_only' label

df = df.loc[df_all['_merge']=='left_only']

输入：

        0
0  -63.26
1  117.96
2 -565.78
3   63.26
4  142.60
5  565.78
6   90.00
7  -90.00
8 -142.60

输出：

        0
1  117.96