Python 数据帧检查条件是否与对应值匹配

假设我有一个数据帧，如：

    print(df)

    category size
    large 100
    small 10
    medium 50
    small 10
    medium 40
    large 120

我想在类别和大小之间检查大小是否具有与类别对应的精确值

large == 100, medium == 50 and small == 10.

我想使用以下给定的语法：

for df_index, df_line in df.iterrows():

如果一行有不匹配，那么离开该行，否则，删除一个匹配良好的行。 输出应如下所示： 打印（df）

---

即使您要求使用

iterrows

解决方案，我也会给您一种不使用它的方法。

iterrows

方法非常容易使用，但会导致不可伸缩的代码，因为在pandas中这是一个昂贵的操作。尽可能多地，您应该尝试使用使用C优化代码的矢量化方法。在这里，您可以：

构建参考数据框架

ref = pd.DataFrame([['large', 100], ['medium', 50], ['small', 10]],
           columns=df.columns)

将其合并到原始数据帧中，并保留值不匹配的行：

df.merge(ref, how='left', on='category', suffixes=('', '_ref')).query(
    "size != size_ref")[['category', 'size']]

正如预期的那样：

  category  size
4   medium    40
5    large   120

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即使您要求使用

iterrows

解决方案，我也会给您一种不使用它的方法。

iterrows

方法非常容易使用，但会导致不可伸缩的代码，因为在pandas中这是一个昂贵的操作。尽可能多地，您应该尝试使用使用C优化代码的矢量化方法。在这里，您可以：

构建参考数据框架

ref = pd.DataFrame([['large', 100], ['medium', 50], ['small', 10]],
           columns=df.columns)

将其合并到原始数据帧中，并保留值不匹配的行：

df.merge(ref, how='left', on='category', suffixes=('', '_ref')).query(
    "size != size_ref")[['category', 'size']]

正如预期的那样：

  category  size
4   medium    40
5    large   120

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这是一个基于你的问题；这很基本，但很容易理解：

import pandas as pd

size_chart = {'large':100, 'medium': 50, 'small': 10}
data = {'category': ['large', 'small', 'medium', 'small', 'medium', 'medium'], 'size': [100, 10, 50, 10, 50, 100] } 
df = pd.DataFrame (data, columns = ['category','size'])
rows_list = []
for df_index, df_line in df.iterrows():
    if df_line['size'] != size_chart[df_line['category']]: rows_list.append( {'category':df_line['category'],'size':df_line['size']} )
df2 = pd.DataFrame (rows_list, columns = ['category','size'])
print (df2)

印刷品：

  category  size
0   medium   100

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这是一个基于你的问题；这很基本，但很容易理解：

import pandas as pd

size_chart = {'large':100, 'medium': 50, 'small': 10}
data = {'category': ['large', 'small', 'medium', 'small', 'medium', 'medium'], 'size': [100, 10, 50, 10, 50, 100] } 
df = pd.DataFrame (data, columns = ['category','size'])
rows_list = []
for df_index, df_line in df.iterrows():
    if df_line['size'] != size_chart[df_line['category']]: rows_list.append( {'category':df_line['category'],'size':df_line['size']} )
df2 = pd.DataFrame (rows_list, columns = ['category','size'])
print (df2)

印刷品：

  category  size
0   medium   100

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期望的输出是什么？@AlexandreB。添加了所需的输出，但仍不清楚您想要的输出是什么。只需列出所需的输出。所需的输出是什么？@AlexandreB。添加了所需的输出，但仍不清楚您想要的输出是什么。只需列出所需的输出。感谢您的其他观点。正如你所说，iterrows需要更多的计算能力，但我需要这个方法用于其他目的。我正在考虑使用字典，例如size_dict={small:10，medium:50，large:100}。我能用这个方法坚持使用iterrows方法吗？谢谢你的另一个观点。正如你所说，iterrows需要更多的计算能力，但我需要这个方法用于其他目的。我正在考虑使用字典，例如size_dict={small:10，medium:50，large:100}。我能用这个方法坚持使用iterrows方法吗？非常有用：）非常有用：）