Учитывая DataFrame:
df = pd.DataFrame(
{'AgeAtMedStart': {1: -46.47, 2: 46.47, 3: 46.8, 4: 51.5, 5: 51.5},
'AgeAtMedStop': {1: 46.8, 2: 46.8, 3: nan, 4: -51.9, 5: 51.81},
'MedContinuing': {1: 'No', 2: 'No', 3: 'Yes', 4: 'No', 5: 'No'},
'Medication': {1: 'Med1', 2: 'Med2', 3: 'Med3', 4: 'Med4', 5: 'Med4'},
'YearOfMedStart': {1: 2016.0, 2: 2016.0, 3: 2016.0, 4: 2016.0, 5: 2016.0}}
)
df
AgeAtMedStart AgeAtMedStop MedContinuing Medication YearOfMedStart
1 -46.47 46.80 No Med1 2016.0
2 46.47 46.80 No Med2 2016.0
3 46.80 NaN Yes Med3 2016.0
4 51.50 -51.90 No Med4 2016.0
5 51.50 51.81 No Med4 2016.0
Я хочу отфильтровать, чтобы сохранить строки, где любое из числовых значений в столбцах "AgeAt *" отрицательно.
Мой ожидаемый результат для этоговыходные данные должны иметь строку с индексом 1, поскольку «AgeAtMedStart» имеет значение -46,47, а строка с индексом 4, поскольку «AgeAtMedStop» составляет -51,9, поэтому выходные данные будут
AgeAtMedStart AgeAtMedStop MedContinuing Medication YearOfMedStart
1 -46.47 46.8 No Med1 2016.0
4 51.50 -51.9 No Med4 2016.0
EDIT1:
Итак, я пробовал разные ответы, предоставленные до сих пор, но все возвращают пустой фрейм данных.И я считаю, что часть проблемы заключается в том, что у меня есть еще один столбец с именем AgeAtMedStartFlag (и AgeAtMedStopFlag), который содержит строки.Таким образом, для этого примера csv:
RecordKey Medication CancerSiteForTreatment CancerSiteForTreatmentCode TreatmentLineCodeKey AgeAtMedStart AgeAtMedStartFlag YearOfMedStart MedContinuing AgeAtMedStop AgeAtMedStopFlag ChangeOfTreatment
1 Drug1 Site1 C1.0 First -46.47 Year And Month Are Known But Day Is Missing And Coded To 15 2016 No 46.8 Year And Month Are Known But Day Is Missing And Coded To 15 Yes
1 Drug2 Site2 C1.1 First 46.47 Year And Month Are Known But Day Is Missing And Coded To 15 2016 No 46.8 Year And Month Are Known But Day Is Missing And Coded To 15 Yes
1 Drug3 Site3 C1.2 First 46.8 Year And Month Are Known But Day Is Missing And Coded To 15 2016 Yes Yes
2 Drug4 Site4 C1.3 First 51.5 2016 No 51.9 Yes
2 Drug5 Site5 C1.4 First 51.5 2016 No -51.81 Yes
3 Drug6 Site6 C1.5 First 73.93 2016 No 74.42 Yes
3 Drug7 Site7 C1.6 First 73.93 2016 No 74.42 Yes
4 Drug8 Site8 C1.7 First 36.66 2015 No 37.24 Yes
4 Drug9 Site9 C1.8 First 36.66 2015 No 37.24 Yes
4 Drug10 Site10 C1.9 First 36.66 2015 No 37.24 Yes
9 Drug11 Site11 C1.10 First 43.55 2016 No 43.68 Yes
9 Drug12 Site12 C1.11 First 43.22 2016 No 43.49 Yes
9 Drug13 Site13 C1.12 First 43.55 2016 No 43.68 Yes
9 Drug14 Site14 C1.13 First 43.22 2016 No 43.49 Yes
10 Drug15 Site15 C1.14 First 74.42 2016 No 74.84 Yes
10 Drug16 Site16 C1.15 First 73.56 2015 No 73.98 Yes
10 Drug17 Site17 C1.16 First 73.56 2015 No 73.98 No
10 Drug18 Site18 C1.17 First 74.42 2016 No 74.84 No
10 Drug19 Site19 C1.18 First 73.56 2015 No 73.98 No
10 Drug20 Site20 C1.19 First 74.42 2016 No 74.84 No
11 Drug21 Site21 C1.20 First 70.72 2013 No 72.76 No
11 Drug22 Site22 C1.21 First 68.76 2011 No 70.62 No
11 Drug23 Site23 C1.22 First 73.43 2016 No 73.96 No
11 Drug24 Site24 C1.23 First 72.76 2015 No 73.43 No
с этим изменением в моем сценарии:
age_df = df.columns[(df.columns.str.startswith('AgeAt')) & (~df.columns.str.endswith('Flag'))]
df[df[age_df] < 0].to_excel('invalid.xlsx', 'Benjamin_Button')
Возвращает:
RecordKey Medication CancerSiteForTreatment CancerSiteForTreatmentCode TreatmentLineCodeKey AgeAtMedStart AgeAtMedStartFlag YearOfMedStart MedContinuing AgeAtMedStop AgeAtMedStopFlag ChangeOfTreatment
1 -46.47
1
1
2
2 -51.81
3
3
4
4
4
9
9
9
9
10
10
10
10
10
10
11
11
11
11
Могу ли я изменить эту реализацию тольковернуть строки, где находятся отрицательные значения и, если возможно, остальные значения для этих строк?Или даже лучше, просто отрицательный возраст и RecordKey для этого ряда.