如何从python字典中的多个数据帧中过滤掉行答案

【问题标题】：How to filter out rows from multiple data frames that are inside a dictionary in python如何从python字典中的多个数据帧中过滤掉行
【发布时间】：2018-02-24 13:42:54
【问题描述】：

我有一个dictionary，其中包含许多dataframes。

样本数据：

dataframe1 = pd.DataFrame({"variable1":["a","a","b"]})
dataframe2 = pd.DataFrame({"variable1":["b","a","b"]})
dictionary = dict(zip(["dataframe1","dataframe2"],[dataframe1,dataframe2]))

我想做的是创建一个新的dictionary，它将包含dataframes，但它将排除每个数据帧中variable1=="a"的行

与lists 等效的R 命令将是

dictionary_new <- lapply(dictionary ,function(x){x[!variable1=="a",]})

我怎样才能把它翻译成Python？

【问题讨论】：

@Bharathshetty 对我来说它有效。我正在使用python 3.x

标签： python python-3.x pandas dictionary

【解决方案1】：

将字典理解与query 或boolean indexing 一起使用。对于排除a 需要过滤所有不是a 的值。

dictionary = {k:v.query('variable1!="a"') for k, v  in dictionary.items()}

或者：

dictionary = {k:v[v.variable1!="a"] for k, v  in dictionary.items()}
print (dictionary)


{'dataframe1':   variable1
2         b, 'dataframe2':   variable1
0         b
2         b}

【讨论】：

像魅力一样工作。谢谢！对于我的信息，您如何扩展它以添加多个条件？所以例如variable2!="b" ?
当然，使用v[(v.variable1!="a") & (variable2!="b")] 或v.query('variable1!="a" & variable2!="b"')

【解决方案2】：

你也可以使用：

dictionary = {k:v.loc[v.variable1!="a",:] for k, v  in dictionary.items()}

看来@jezrael 的第二个建议是最快的：

In [94]: timeit {k:v.query('variable1!="a"') for k, v  in dictionary.items()}
100 loops, best of 3: 1.83 ms per loop

In [95]: timeit {k:v[v.variable1!="a"] for k, v  in dictionary.items()}
1000 loops, best of 3: 533 µs per loop

In [96]: timeit {k:v.loc[v.variable1!="a",:] for k, v  in dictionary.items()}
1000 loops, best of 3: 593 µs per loop

【讨论】：