[PYTHON] dict의 값을 사용하여 pandas 데이터 프레임 필터링

dict의 값을 사용하여 pandas 데이터 프레임 필터링

필자는 dict로 데이터 프레임을 필터링해야하는데, 키는 열 이름이고 값은 필터링 할 값입니다.

filter_v = {'A':1, 'B':0, 'C':'This is right'}
# this would be the normal approach
df[(df['A'] == 1) & (df['B'] ==0)& (df['C'] == 'This is right')]

하지만 나는 뭔가를하고 싶다.

for column, value in filter_v.items():
    df[df[column] == value]

그러나 이것은 한 번에 하나의 값으로 여러 번 데이터 프레임을 필터링하며 동시에 모든 필터를 적용하지 않습니다. 프로그래밍 방식으로이를 수행 할 수있는 방법이 있습니까?

편집 : 예 :

df1 = pd.DataFrame({'A':[1,0,1,1, np.nan], 'B':[1,1,1,0,1], 'C':['right','right','wrong','right', 'right'],'D':[1,2,2,3,4]})
filter_v = {'A':1, 'B':0, 'C':'right'}
df1.loc[df1[filter_v.keys()].isin(filter_v.values()).all(axis=1), :]

주는

    A   B   C   D
0   1   1   right   1
1   0   1   right   2
3   1   0   right   3

예상 된 결과는

    A   B   C   D
3   1   0   right   3

마지막 하나만 선택해야합니다.

해결법

1. ==============================

   1.IIUC, 당신은 이런 식으로 할 수 있어야합니다 :

   IIUC, 당신은 이런 식으로 할 수 있어야합니다 :

   >>> df1.loc[(df1[list(filter_v)] == pd.Series(filter_v)).all(axis=1)]
      A  B      C  D
   3  1  0  right  3
   

   이것은 비교할 시리즈를 만들어서 작동합니다 :

   >>> pd.Series(filter_v)
   A        1
   B        0
   C    right
   dtype: object
   

   df1의 해당 부분 선택 :

   >>> df1[list(filter_v)]
       A      C  B
   0   1  right  1
   1   0  right  1
   2   1  wrong  1
   3   1  right  0
   4 NaN  right  1
   

   일치하는 위치 찾기 :

   >>> df1[list(filter_v)] == pd.Series(filter_v)
          A      B      C
   0   True  False   True
   1  False  False   True
   2   True  False  False
   3   True   True   True
   4  False  False   True
   

   일치하는 위치 찾기 :

   >>> (df1[list(filter_v)] == pd.Series(filter_v)).all(axis=1)
   0    False
   1    False
   2    False
   3     True
   4    False
   dtype: bool
   

   그리고 마지막으로 이것을 df1에 색인하기 위해 :

   >>> df1.loc[(df1[list(filter_v)] == pd.Series(filter_v)).all(axis=1)]
      A  B      C  D
   3  1  0  right  3
   

2. ==============================

   2.다음과 같이 할 수 있습니다.

   다음과 같이 할 수 있습니다.

   df.loc[df[filter_v.keys()].isin(filter_v.values()).all(axis=1), :]
   

   최신 정보:

   값이 열에서 동일하면 다음과 같이 할 수 있습니다.

   # Create your filtering function:
   
   def filter_dict(df, dic):
       return df[df[dic.keys()].apply(
               lambda x: x.equals(pd.Series(dic.values(), index=x.index, name=x.name)), asix=1)]
   
   # Use it on your DataFrame:
   
   filter_dict(df1, filter_v)
   

   어느 결과 :

      A  B      C  D
   3  1  0  right  3            
   

   자주하는 일이라면 DataFrame을 패치하여이 필터에 쉽게 액세스 할 수 있습니다.

   pd.DataFrame.filter_dict_ = filter_dict
   

   그런 다음이 필터를 다음과 같이 사용하십시오.

   df1.filter_dict_(filter_v)
   

   같은 결과가 나올 겁니다.

   그러나 그것을 분명히하는 올바른 방법은 아닙니다. 나는 DSM의 접근법을 사용할 것이다.

3. ==============================

   3.다른 방법이 있습니다.

   다른 방법이 있습니다.

   filterSeries = pd.Series(np.ones(df.shape[0],dtype=bool))
   for column, value in filter_v.items():
       filterSeries = ((df[column] == value) & filterSeries)
   

   이것은 준다 :

   >>> df[filterSeries]
      A  B      C  D
   3  1  0  right  3 
   

from https://stackoverflow.com/questions/34157811/filter-a-pandas-dataframe-using-values-from-a-dict by cc-by-sa and MIT license