根据 DataFrame 中的条件检索列答案

【问题标题】：Retrieving columns based on condition in a DataFrame根据 DataFrame 中的条件检索列
【发布时间】：2014-12-26 17:28:12
【问题描述】：

假设我在 pandas 中有以下数据框：

import pandas as pd
pd.DataFrame({'A': [True, False], 'B':[False, True], 'C':[True, True], 'D':[False, False], 'E':[False, False]})

我怎样才能只获得 True 的列？我有一个包含 2000 多列的 DataFrame，仅填充了 False 和 True 值，对于每一行，我想获得 True 列。

【问题讨论】：

澄清一下，您的示例的预期输出是什么？
例如，我想获取第 0 行的列表 ['A', 'C'] 和第 1 行的列表 ['B', 'C']

标签： python pandas dataframe

【解决方案1】：

您可以使用 DataFrame df 中的任何行作为列标签 df.columns 的布尔索引。这将返回一个 Index 仅包含“真”列的对象：

>>> df.columns[df.loc[0]]
Index([u'A', u'C'], dtype=object)

由于这是一个 Index 对象而不是 Python 列表，您可以使用 tolist() 将其变成一个：

>>> df.columns[df.loc[0]].tolist()
['A', 'C']

【讨论】：

不确定您是否需要values；在当前的pandas 中，看起来tolist 是Index 的一个方法。
@DSM 谢谢！我以前从未检查过。很高兴知道。
非常感谢！这正是我想要的。
@efajardo - 没问题，很高兴它有帮助。

【解决方案2】：

我假设您使用 [row][column] 结构。以下代码应该可以工作：

>>> dictionary = {'A': [True, False], 'B':[False, True], 'C':[True, True], 'D':[False, False], 'E':[False, False]}
>>> itemList = list(dnaComplements.items())
>>> [x[0] for x in itemList if x[1][1] == True]

会回来

>>>    ['B', 'C']
>>>

【讨论】：

【解决方案3】：

如果你想知道哪一列全部为真：

>>> L = pd.DataFrame({'A': [True, False], 'B':[False, True], 'C':[True, True], 'D':[False, False], 'E':[False, False]})

>>> L
       A      B     C      D      E
0   True  False  True  False  False
1  False   True  True  False  False

>>> M = lambda x: x.all()
>>> P = L.apply(M)
>>> L = [ col for col in dict(P) if P[col]]
>>> L
['C']

【讨论】：