パンダ：複数の列のフィルタ

Question

私はパンダで作業しており、複数のフィールドにわたって複数のフィルタをデータフレームに適用したいと考えています。

私は別のより複雑なデータフレームで作業していますが、私はこの質問のためにcontexを単純化しています。ここではサンプルデータフレームのためのセットアップは次のとおりです。このデータフレームに一つのフィルタを適用する

dates = pd.date_range('20170101', periods=16) 
rand_df = pd.DataFrame(np.random.randn(16,4), index=dates, columns=list('ABCD')) 

十分に文書化し、シンプルさ：

rand_df.loc[lambda df: df['A'] < 0] 

ラムダは、単純なブール式のように見えるので。次のことをするのは魅力的です。ブール式ではなく、呼び出し可能なので、これは機能しません。複数のブール式をブール式として組み合わせることはできません。

rand_df.loc[lambda df: df['A'] < 0 and df[‘B’] < 0] 

--------------------------------------------------------------------------- 
ValueError        Traceback (most recent call last) 
<ipython-input-31-dfa05ab293f9> in <module>() 
----> 1 rand_df.loc[lambda df: df['A'] < 0 and df['B'] < 0] 

これを正常に実装するには2つの方法があります。潜在的な回答にそれらを追加するので、ソリューションとして直接コメントすることができます。しかし、私はこれらのどちらもパンダのデータフレームをフィルタリングするための非常に標準的なアプローチであるとは本当に確信していないので、他のアプローチを募集したいと思います。ここで

Answer 1

アプローチは、「鎖は」 'LOC' 操作を使用することです：

rand_df.loc[lambda df: df['A'] < 0].loc[lambda df: df['B'] < 0] 

Answer 2

rand_df[(rand_df.A < 0) & (rand_df.B <0)] 

Answer 3

In [3]: rand_df.query("A < 0 and B < 0") 
Out[3]: 
        A   B   C   D 
2017-01-02 -0.701682 -1.224531 -0.273323 -1.091705 
2017-01-05 -1.262971 -0.531959 -0.997451 -0.070095 
2017-01-06 -0.065729 -1.427199 1.202082 0.136657 
2017-01-08 -1.445050 -0.367112 -2.617743 0.496396 
2017-01-12 -1.273692 -0.456254 -0.668510 -0.125507 

か：あなたは多くの例があります

In [6]: rand_df[rand_df[['A','B']].lt(0).all(1)] 
Out[6]: 
        A   B   C   D 
2017-01-02 -0.701682 -1.224531 -0.273323 -1.091705 
2017-01-05 -1.262971 -0.531959 -0.997451 -0.070095 
2017-01-06 -0.065729 -1.427199 1.202082 0.136657 
2017-01-08 -1.445050 -0.367112 -2.617743 0.496396 
2017-01-12 -1.273692 -0.456254 -0.668510 -0.125507 

PS in

Answer 4

ここにフィルタリングを行うメソッドを記述することを含むアプローチです。私は、いくつかのフィルターが十分に複雑で複雑なものになると確信しています（このケースはあまり複雑ではありません）。また、私がPandasを使用しているときに "for"ループを書くと、私はそれは間違っている。

def lt_zero_ab(df): 
    result = [] 
    for index, row in df.iterrows(): 
     if row['A'] <0 and row['B'] <0: 
      result.append(index) 
    return result 
rand_df.loc[lt_zero_ab] 

Answer 5

lambdaを使用するには、列全体を渡さないでください。

rand_df.loc[lambda x: (x.A < 0) & (x.B < 0)] 
# Or 
# rand_df[lambda x: (x.A < 0) & (x.B < 0)] 

        A   B   C   D 
2017-01-12 -0.460918 -1.001184 -0.796981 0.328535 
2017-01-14 -0.146846 -1.088095 -1.055271 -0.778120 

---

あなたはブールnumpyのアレイ

c1 = rand_df.A.values > 0 
c2 = rand_df.B.values > 0 
rand_df[c1 & c2] 

        A   B   C   D 
2017-01-12 -0.460918 -1.001184 -0.796981 0.328535 
2017-01-14 -0.146846 -1.088095 -1.055271 -0.778120