df.apply() 但跳过第一行

Question

我正在尝试将以下 df.apply 命令应用于数据帧，但希望它跳过第一行。关于如何在不将第一行设置为列标题的情况下如何做到这一点的任何建议？

res = sheet1[sheet1.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('TRUE', case=False).any(), axis=1)]

Answer 1

您可以从索引一开始选择如下：

res = sheet1[1:].apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('TRUE', case=False).any(), axis=1)

Answer 2

编辑版本 3：

import pandas as pd
import random
df = pd.DataFrame({'a':range(1,11), 'b':range(2,21,2), 'c':range(1,20,2),
    'd':['TRUE' if random.randint(0,1) else 'FALSE' for _ in range(10)]})
print (df)


res = df[df.apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('TRUE', case=False).any(), axis=1)]

print (res.loc[1:])

如果您只想获取从 1 开始的行，则可以如上所示：

输入的Dataframe是：

    a   b   c      d
0   1   2   1   TRUE
1   2   4   3  FALSE
2   3   6   5  FALSE
3   4   8   7   TRUE
4   5  10   9   TRUE
5   6  12  11   TRUE
6   7  14  13  FALSE
7   8  16  15  FALSE
8   9  18  17   TRUE
9  10  20  19   TRUE

res 的输出将是：

    a   b   c     d
0   1   2   1  TRUE
3   4   8   7  TRUE
4   5  10   9  TRUE
5   6  12  11  TRUE
8   9  18  17  TRUE
9  10  20  19  TRUE

res[1:] 的输出 - 不包括第一行将是：

    a   b   c     d
3   4   8   7  TRUE
4   5  10   9  TRUE
5   6  12  11  TRUE
8   9  18  17  TRUE
9  10  20  19  TRUE

编辑版本 2：

这是一个在列中包含'TRUE' 和'FALSE' 的示例。

import pandas as pd
import random
df = pd.DataFrame({'a':['TRUE' if random.randint(0,1) else 'FALSE' for _ in range(10)]})
print (df)

res = df.iloc[1:].apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('TRUE', case=False).any(), axis=1)

print (res)

输出将是：

原始数据框：

       a
0   TRUE
1   TRUE
2  FALSE
3  FALSE
4  FALSE
5   TRUE
6   TRUE
7  FALSE
8  FALSE
9  FALSE

DataFrame 的结果：

1     True
2    False
3    False
4    False
5     True
6     True
7    False
8    False
9    False
dtype: bool

你也可以用 loc 代替 iloc：

res = df.loc[1:].apply(lambda row: row.astype(str).str.contains('TRUE', case=False).any(), axis=1)

如您所见，它跳过了第一行。

旧答案

这是一个例子：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'a':range(1,11), 'b':range(2,21,2), 'c':range(1,20,2)})
print (df)

res = df.iloc[1:,:].apply(lambda x: x+10,axis=1)
print (res)

原始数据框：

    a   b   c
0   1   2   1
1   2   4   3
2   3   6   5
3   4   8   7
4   5  10   9
5   6  12  11
6   7  14  13
7   8  16  15
8   9  18  17
9  10  20  19

只有第 1 行以后被修改：

    a   b   c
1  12  14  13
2  13  16  15
3  14  18  17
4  15  20  19
5  16  22  21
6  17  24  23
7  18  26  25
8  19  28  27
9  20  30  29