使用 python Pandas 库过滤数据

Question

我在 Dataframe 中创建了一个包含真值或假值的列。现在我想使用那些真值或假值来分析数据（例如，我只关心真值）。我正在尝试编写可以执行此操作的代码： 如果该列的行为真，则从该行的另一列获取数据。 更准确地说，我对数据帧使用了 .groupby().count() 函数，如果可能的话，我想继续使用它，但只想计算具有相应真值的行。 我将不胜感激任何类型的帮助！ :)

编辑： cmets 很有帮助，但他们没有回答我的问题（抱歉前面没有例子）。 Data example

例如，假设这是我的桌子。如果 Single == True，我只想计算这个人。我将如何更改 .groupby().count() 方法来做到这一点？

Answer 1

就像 cmets 所说，您应该添加一些简单的示例数据并说明您期望的结果是什么样的。由于你没有在OP中提供任何数据，我做了一些。

以下是查看这些城市有多少人养猫的几种方法。您可以看到制作可在您的问题中使用的数据是多么容易。这里应用的 groupby 按城市分组并计算真假。

import pandas as pd

### Make up data
colA = [1, 2, 3, 4]
colB = ['yes', 'no', 'yes', 'yes']
colC = ['Paris', 'London', 'London', 'Atlanta']
df = pd.DataFrame(list(zip(colA, colB, colC)), 
                  columns =['person_id', 'has_cat', 'city']) 
df['myboolean'] = df['has_cat']
df.replace({'myboolean': {'yes': True, 'no': False}}, inplace=True)
df['myboolean'] = df['myboolean'].astype('bool')
display(df)

df.groupby('city')['myboolean'].value_counts() 

下面的另一种方法。如果该列设置为布尔值，则真/假被视为 1/0，您可以使用 sum。这里应用的 groupby 按城市分组并计算 Trues。

df.groupby('city')['myboolean'].sum().astype(int)

如果您想将 True 的行提取到新的数据框中：

mysubset = df.loc[df['myboolean'] == True]
display(mysubset)

Answer 2

您可以使用列 True False 值来选择行：

data = {'flag': [True, True, False, True], 'value': [1, 2, 3, 4]}  
df = pd.DataFrame(data)
df[df['flag']]