Python 如何根据多个列中的单个值从多索引中进行选择？

我创建了一个数据帧，如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'ind1': list('AAABBBCCC'),
    'ind2': list(map(int, list('123123123'))),
    'val1': [0, 0, 0, -1, -4, 5, 10, 11, 4],
    'val2': [0.1, 0.2, -0.2, 0.1, 0.2, 0.2, -0.1, 2, 0.1]
})

df = df.set_index(['ind1', 'ind2'])

结果数据：

           val1  val2
ind1 ind2            
A    1        0   0.1
     2        0   0.2
     3        0  -0.2
B    1       -1   0.1
     2       -4   0.2
     3        5   0.2
C    1       10  -0.1
     2       11   2.0
     3        4   0.1

我想选择所有条目，其中：

val1中至少有一项不等于0 val2中的每个绝对值均<0.5 因此，在上面的示例中

B    1       -1   0.1
     2       -4   0.2
     3        5   0.2

应该保留

我不能使用sum，因为值可以是正的，也可以是负的，所以像这样

df.reset_index().groupby('ind1').sum()

      ind2  val1  val2
ind1                  
A        6     0   0.1
B        6     0   0.5
C        6    25   2.0

这是行不通的

在这里如何使用any and all？

一种方法是通过groupby.filter，它对每个组（相对于每个数据帧行）计算布尔条件：

df.groupby('ind1').filter(lambda x: x['val1'].any() & 
                                   (x['val2'].abs() < 0.5).all())

           val1  val2
ind1 ind2            
B    1       -1   0.1
     2       -4   0.2
     3        5   0.2

请注意，DataFrame.groupby.filter与同名方法DataFrame.filter无关

一种方法是通过groupby.filter，它计算每个组上的布尔条件，而不是每个数据帧行：

df.groupby('ind1').filter(lambda x: x['val1'].any() & 
                                   (x['val2'].abs() < 0.5).all())

           val1  val2
ind1 ind2            
B    1       -1   0.1
     2       -4   0.2
     3        5   0.2

请注意，DataFrame.groupby.filter与同名方法DataFrame.filter无关

无lambda变换

无lambda变换

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这对我很有效，类似于温家宝的解决方案：

mask = df.abs().groupby(level=0).transform('max')
df[mask.val1.gt(0)&mask.val2.lt(0.5)]

输出：

           val1  val2
ind1 ind2            
B    1       -1   0.1
     2       -4   0.2
     3        5   0.2

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这对我很有效，类似于温家宝的解决方案：

mask = df.abs().groupby(level=0).transform('max')
df[mask.val1.gt(0)&mask.val2.lt(0.5)]

输出：

           val1  val2
ind1 ind2            
B    1       -1   0.1
     2       -4   0.2
     3        5   0.2

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您正在查找所有满足筛选条件的ind1条目？@blueberryfields:是的，这就是目标。我的错误。。。现在我丢失了真正的副本。您只是在寻找一个复合过滤器-尝试在浏览器中搜索该短语。@Prune:没问题。如果你发现了真实的副本，请随意发布并再次关闭问题。也许还可以删除downvoteYou正在查找所有满足筛选条件的ind1条目？@blueberryfields:是的，这就是目标。我的错误。。。现在我丢失了真正的副本。您只是在寻找一个复合过滤器-尝试在浏览器中搜索该短语。@Prune:没问题。如果你发现了真实的副本，请随意发布并再次关闭问题。也许还可以取消否决票