パンダの真偽条件に基づいて列を選択する方法

Question

次の条件を満たす列を選択したいと思います。

mask = df.select_dtypes(include = ['object']).apply(pd.Series.nunique) > 100 

rbc  False 
pc  False 
pcc  False 
ba  False 
htn  False 
dm  False 
cad  False 
appet False 
pe  False 
ane  False 
class False 
lev_a  True 
lev_b  True 
l_x  False 
dtype: bool 

Answer 1

ブールマスク

df.loc[:, mask] 

Answer 2

問題は、あなたのマスクの行数が元のデータフレームの列数と異なる可能性があるとの結果を使用してください（と仮定し、あなたの列がありますオブジェクトと非オブジェクトの混合）。

あなたのセットアップは、これは（あなたがしてloc[]の入力として使用することができます）あなたの基準を満たす列を返す必要があるとします。あなたはあなたのマスクがあるのでmask.indexここではなく、mask.columnsを言いたい

mask.index[mask] 

をインデックスが元のデータフレームの列で構成されるパンダシリーズdf。ここで

は（独自のサンプルデータを提供してください、あなたの将来の質問に、あなたは一般的に、より良い答えを得るでしょう）のサンプルデータとのより完全な例です：

df = pd.DataFrame(np.random.choice(list('abcde'),[10,5]), 
          columns=list('ABCDE')) 

mask = df.select_dtypes(include=['object']).apply(pd.Series.nunique) > 4 

mask.index[mask] 

結果：

Index(['B', 'C'], dtype='object')