Python pandas：选择特定行满足条件的列答案

【问题标题】：Python pandas: Select columns where a specific row satisfies a conditionPython pandas：选择特定行满足条件的列
【发布时间】：2016-09-23 22:33:08
【问题描述】：

我有一个数据框 dfall，其中有一行标记为“row1”，其值为“foo”和“bar”。我只想选择 'row1' 的值为 'foo' 的 dfall 列。

换句话说：

dfall= pd.DataFrame([['bar','foo'],['bla','bli']], columns=['col1','col2'], index=['row1','row2'])

我希望列 'col2' 包含：['foo','bli']

我试过了：

dfall[dfall.loc['row1'].isin(['foo'])]

我得到了错误

IndexingError: Unalignable boolean Series key provided

任何人都可以帮助我执行命令吗？提前致谢！

【问题讨论】：

标签： python pandas select

【解决方案1】：

您可以将您的 df 与标量值进行比较，然后使用 any 和 axis=0 并将此布尔掩码传递给 ix：

In [324]:
df.ix[:,(df == 'foo').any(axis=0)]

Out[324]:
     col2
row1  foo
row2  bli

分解以上内容：

In [325]:
df == 'foo'

Out[325]:
       col1   col2
row1  False   True
row2  False  False

In [326]:
(df == 'foo').any(axis=0)

Out[326]:
col1    False
col2     True
dtype: bool

【讨论】：

这个答案假定所有列都包含字符串。这对于问题中给出的示例数据框是正确的，但这显然是一个占位符。如果有数字列，df == 'foo' 将失败并返回 TypeError。
@Schmuddi 我只能回答所陈述的内容，除非 OP 完全描述了问题域，否则此答案满足当前问题
太好了，谢谢！为了使其具体到行，我做了： df.ix[:,(df.loc['row1'] == 'foo')]

【解决方案2】：

使用 EdChum 的答案，为了使其具体到行，我做了： df.ix[:,(df.loc['row1'] == 'foo')]

【讨论】：