当变量用于过滤时，熊猫数据框给出空框答案

【问题标题】：pandas dataframe giving empty frame when variable is used to filter当变量用于过滤时，熊猫数据框给出空框
【发布时间】：2018-07-25 10:32:30
【问题描述】：

我有一个数据框，我需要对其进行过滤。我正在使用

for i in values:
  df = df[df['name'] == i]
  print(df)

这里我得到空的数据框。但是如果我使用df = df[df['name'] == 'manualentryofname'] 就可以了。但是values 是一个名称列表，我需要根据它过滤数据框并执行一些操作。

【问题讨论】：

for循环不只是为了过滤..我根据for循环的i值在此下进行了一些操作
对于你的问题，如果values 包含name 它应该可以工作。
因为第一次迭代后它只包含第一个 i 值，第二次迭代后它会返回空数据框
如果您只想在值列表中保留值，则使用@zipa 解决方案，如果您真的想在循环中使用，则不要再次将中间结果存储在 df 中，将中间结果保留在 temp valriable然后尝试附加下一个交互结果，它应该可以工作

标签： python pandas for-loop dataframe

【解决方案1】：

如果您只希望提取与每个name 相关的数据帧行，其中name 在values 中，您可以在过滤器后使用groupby：

for key, df_key in df[df['name'].isin(values)].groupby('name'):
    # read dataframe extract in df_key

如果您希望根据name修改部分数据帧，您可以在for 循环中使用掩码：

for key in values:

    # calculate Boolean series mask
    mask = df['name'] == key

    # perform manipulations based on Boolean series
    df.loc[mask, 'some_col'] *= 2
    df.loc[mask, 'some_other_col'] += 1

最佳解决方案将高度依赖于操作的性质。例如，上面的示例操作是可矢量化的，不需要显式的 for 循环。

【讨论】：

【解决方案2】：

只需使用：

df.loc[df['name'].isin(values)]

【讨论】：

for循环不只是为了过滤..我根据for循环的i值在此下进行了一些操作
@qwww 好的，您能否分享输入和所需输出的示例，以便我进一步帮助您？

【解决方案3】：

如果您真的需要使用循环，则需要这样的东西，否则请使用 zipa 的解决方案。它将附加原始过滤结果并附加到另一个临时文件中。

temp=pd.DataFrame()
for i in values:
  temp = temp.append(df[df['name'] == i])

【讨论】：