Pandas DataFrame - выбор и индексирование

Question

У меня есть этот объект данных pandas

df = pd.DataFrame(randn(5,4),['A','B','C','D','E'],['W','X','Y','Z'])

Я выполняю, и это таблица строк A, B, C, D, E и W, X, Y, Z столбцов

Каждый из этих W, X, Y, Z столбцов - это действительно серия Панд, W - это серия Панд, X, Y и Z, и все они имеют общий индекс.

По сути, это фрейм данных, набор рядов с общим индексом.

Пока все в порядке.:)

Я могу получить все значения данных столбца W больше 0 следующим образом:

Обратите внимание, что строки C исчезают

Но я не понимаю следующее:

Что означает это предложение?

df[df['W']>0][['Y','X']]

Результат таков:

Теоретически я собираю значения всех столбцов фрейма данных W, которые больше 0, и я впереди, которые просто возвращают столбцы Y и X на основепо каким критериям или условиям?

Почему я выбираю эти значения в столбцах Y и X?

В настоящее время я изучаю панд и хотел бы узнать причину такого поведения.

Answer 1

Если вы сравните этот код Python, например, с Excel, вы можете указать:

IF(W>0,"Value if True(return Y and X)", "Value if False ("")")

Answer 2

1. df['W']>0 возвращает логическую серию, в которой столбец больше нуля (true), в противном случае false

2. df[df['W']>0] возвращает все строки изdf, где df['W']>0 равно true

3. df['X'] возвращает столбец 'X' кадра данных

4. Аналогично,df[['X', 'Y']] возвращает столбцы X & Y из кадра данных

, как вы можете видеть, синтаксис df[...] может иметь различные значения:

1. его можно использовать для маскирования информационного кадра по строкам, передавая логический ряд той же длины, что и фрейм данных.
2. его можно использовать для выбора одного столбца (передачи в строке) или группыстолбец (передать список строк)

Answer 3

Как вы объяснили в первых 2 шагах:

1. Возвращает Y, X столбцов

df[['Y','X']]

2. Возвращает строки, где W> 0

df[df['W']>0]

3. Третий шаг: возвращает строки, где W> 0, а затем мы выбираем столбцы Y, X

df[df['W']>0][['Y','X']]

В основном сначала мы применяем функцию 1 к кадру данных, затем к выходной функции 2 применяется. Отсюда и окончательный вывод.

Это последовательное выполнение функций.

Answer 4

Он выполняет две независимые операции в oneliner.

1. (фильтрация строк) df[df['W'] > 0] выбирает только те строки, в которых столбец W является положительным
2. (фильтрация столбцов) df[['X', 'Y']]выбирает только 2 интересующих столбца

Answer 5

Когда вы делаете

df[df['W']>0]

, возвращается новый data frame.Таким образом, когда вы помещаете [['Y', 'X']] в конец этого фрейма данных, вы в основном делаете простой выбор в этом новом фрейме данных.Значения, которые появятся в столбцах X и Y, являются просто значениями для X и Y этого df.

Более подробно, df['W']>0 вернет серию Booleanто есть серия со значениями True или False.Когда вы делаете df[df['W']>0], вы фильтруете df, используя эту серию.Выходными данными будут строки вашего df, где df['W']>0 возвращает True.