打印所有其他行值都小于 0.05 的行 ID答案

【问题标题】：Print row ID at which all other row values are smaller than 0.05打印所有其他行值都小于 0.05 的行 ID
【发布时间】：2021-11-08 14:31:01
【问题描述】：

我有一个数据框，其中包含不同参数 (P1-P4) 的置信区间和每个模型评估的 ID。我想打印所有参数（行中）的值

数据框：

   ID    P1    P2    P3    P4
0   1  0.50  0.06  0.20  0.01
1   2  0.20  0.05  0.15  0.01
2   3  0.10  0.05  0.10  0.01
3   4  0.08  0.04  0.06  0.01
4   5  0.04  0.04  0.04  0.01
5   6  0.03  0.04  0.02  0.01

试用过的代码：

import pandas as pd
import numpy as np

df = pd.DataFrame({"ID": [1,2,3,4,5,6],
                   "P1": [0.50,0.20,0.10,0.08,0.04,0.03],
                   "P2": [0.06,0.05,0.05,0.04,0.04,0.04],
                   "P3": [0.20,0.15,0.10,0.06,0.04,0.02],
                   "P4": [0.01,0.01,0.01,0.01,0.01,0.01]})
print(df)

print(df[df.loc[:, ['P1', 'P2', 'P3', 'P4']] < 0.05].ID[0])
print(df[(df.loc[:,['P1','P2','P3','P4']] < 0.05), 'ID'])

打印语句的期望输出： 5

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

您可以添加DataFrame.all 以测试Trues 是否在所有选定的列中，然后如果确定始终存在至少一个匹配的ID，则首先选择ID：

print(df.loc[df[['P1', 'P2', 'P3', 'P4']].lt(0.05).all(axis=1), 'ID'].iat[0])
5

如果不确定是否存在此值，请使用 next 和 iter trick：

print(next(iter(df.loc[df[['P1','P2','P3','P4']].lt(0.05).all(axis=1), 'ID']), 'no match'))
5


print(next(iter(df.loc[df[['P1','P2','P3','P4']].lt(0.005).all(axis=1), 'ID']), 'no match'))
no match

【讨论】：