当熊猫列中满足条件时，返回另一列的值答案

【问题标题】：When a condition is met in a pandas column return the value of another column当熊猫列中满足条件时，返回另一列的值
【发布时间】：2020-07-15 05:04:14
【问题描述】：

我有一个大约 1000 行的 pandas 数据框。这是适用于我的问题的虚构版本。如果我想在交易数量超过 10 时过滤掉交易 ID，这将留下单个交易 ID（例如第二个 523 会下降并留下第一个）。

我知道我需要查找交易数量列并找到小于 10 的值，然后从该行返回交易 ID，然后删除交易 ID 匹配的行。

我知道这是不正确的，但这是我以前的情况。

df.drop(df[df['Trade Quantity'] < 10], inplace =True

iloc 语句可以工作吗？并返回索引

理想情况下，数据框将被更新，使其左侧只有贸易 ID 487，我的代码对于最后两行没有问题，因为它们的贸易数量都低于 10，但问题在于一个数量高于阈值和一个低于。有关所需的输出，请参见下图。

【问题讨论】：

欢迎来到 SO。你通常是在正确的方向。为了让其他人重现您的挑战并提出解决方案，您能否在您的问题中包含输入数据框作为文本 - 以及预期的输出？
在你的情况下，drop 是多余的试试这个df[df['Trade Quantity'] > 10]
抱歉更新了这个问题，所以希望我想做什么更有意义！感谢您的帮助
您希望所有行的交易 ID 都超过 10？
是的，但不完全是，我的问题是您看到的第一行交易 ID 有一个超过 10 和一个低于 10。如果只有一侧超过 10，我希望删除交易 ID。跨度>

标签： python pandas

【解决方案1】：

它不漂亮，但我认为这可能会满足您的需求？删除只有一行具有相应交易 ID 的条目

df.drop(df[(df["Trade Quantity"] < 10)].index, inplace = True)

for each in set(df["Trade ID"]):
    if len(df[(df["Trade ID"]) == each]) < 2:
        df.drop(df[(df["Trade ID"] == each)].index, inplace = True)

【讨论】：

【解决方案2】：

试试这个，

unique_ids = df.loc[df['Trade Quantity'] < 10, 'Trade ID'].unique()

df = df[~df['Trade ID'].isin(unique_ids)]

【讨论】：

这个要df = df[~df['Trade ID'].isin(unique_ids)]

【解决方案3】：

这是使用 groupby / transform 的一种相当标准的方法：

df = pd.DataFrame({"trade_id": [523, 523, 487, 487, 367, 367], 
              "buy_or_sell": ["b", "s", "b", "s", "b", "s"], 
              "quantity" : [15, 5, 13, 13, 4, 4]}) 

df["min_quantity"] = df.groupby("trade_id")["quantity"].transform(min)
df[df.min_quantity > 10]

输出是：

   trade_id buy_or_sell  quantity  min_quantity
2       487           b        13            13
3       487           s        13            13

【讨论】：