Python, Pandas : 함수를 기반으로하는 데이터 프레임의 행을 필터링하십시오.

Question

열 중 하나의 하위 문자열을 기반으로 파이썬 데이터 프레임을 필터링하려고합니다.

ID 필드의 위치14 번이 < = 9 인 경우 행을 유지하고 싶습니다. 9보다 크면 행을 삭제하고 싶습니다.

예 :

ABCD-3Z-A93Z-01A-11R-A37O-07 -> 계속

ABCD-3Z-A93Z-11A-11R-A37O-07 -> 드롭

나는 아래의 해결책에 도달 할 수 있었지만 더 빠르고 효율적인 방법이 있어야한다고 생각합니다.

import pandas as pd 

# Enter some data. We want to filter out all rows where the number at pos 13,14 > 9 
df = {'ID': ['ABCD-3Z-A93Z-01A-11R-A37O-07', 'ABCD-6D-AA2E-11A-11R-A37O-07', 'ABCD-6D-AA2E-01A-11R-A37O-07', 
      'ABCD-A3-3307-01A-01R-0864-07', 'ABCD-6D-AA2E-01A-11R-A37O-07', 'ABCD-6D-AA2E-10A-11R-A37O-07', 
      'ABCD-6D-AA2E-09A-11R-A37O-07'], 
     'year': [2012, 2012, 2013, 2014, 2014, 2017, 2015] 
} 
# convert to df 
df = pd.DataFrame(df) 

# define a function that checks if position 13&15 are > 9. 
def filter(x): 
    # that, if x is a string, 
    if type(x) is str: 
     if int(float(x[13:15])) <= 9: 
      return True 
     else: 
      return False 
    else: 
     return False 

# apply function 
df['KeepRow'] = df['ID'].apply(filter) 
print(df) 

# Now filter out rows where "KeepRow" = False 
df = df.loc[df['KeepRow'] == True] 
print(df) 
# drop the column "KeepRow" as we don't need it anymore 
df = df.drop('KeepRow', axis=1) 
print(df) 

위치에 의해 값이 다음 boolean indexing에 의해 float 및 필터로 변환하기위한

Answer 1

사용 indexing with str :

df = df[df['ID'].str[13:15].astype(float) <=9] 
print(df) 
          ID year 
0 ABCD-3Z-A93Z-01A-11R-A37O-07 2012 
2 ABCD-6D-AA2E-01A-11R-A37O-07 2013 
3 ABCD-A3-3307-01A-01R-0864-07 2014 
4 ABCD-6D-AA2E-01A-11R-A37O-07 2014 
6 ABCD-6D-AA2E-09A-11R-A37O-07 2015 

세부 사항 :

print(df['ID'].str[13:15]) 
0 01 
1 11 
2 01 
3 01 
4 01 
5 10 
6 09 
Name: ID, dtype: object 

Answer 2

나는 당신이 단지의 13 심볼을 기준으로 필터링 할 수 있다고 생각 문자열 :

가져 오기 팬 PD로 DAS

# Enter some data. We want to filter out all rows where the number at pos 13,14 > 9 
df = pd.DataFrame({ 
    'ID': ['ABCD-3Z-A93Z-01A-11R-A37O-07', 
      'ABCD-6D-AA2E-11A-11R-A37O-07', 
      'ABCD-6D-AA2E-01A-11R-A37O-07', 
      'ABCD-A3-3307-01A-01R-0864-07', 
      'ABCD-6D-AA2E-01A-11R-A37O-07', 
      'ABCD-6D-AA2E-10A-11R-A37O-07', 
      'ABCD-6D-AA2E-09A-11R-A37O-07'], 
    'year': [2012, 2012, 2013, 2014, 2014, 2017, 2015] 
}) 
# convert to df 

df['KeepRow'] = df['ID'].apply(lambda x: x[13] == '0') 

하거나 :

df[df['ID'].apply(lambda x: x[13] == '0')]