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我有一个 Python 熊猫数据框rpt：

rpt
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
MultiIndex: 47518 entries, ('000002', '20120331') to ('603366', '20091231')
Data columns:
STK_ID                    47518  non-null values
STK_Name                  47518  non-null values
RPT_Date                  47518  non-null values
sales                     47518  non-null values

我可以过滤股票 id 是'600809'这样的行：rpt[rpt['STK_ID'] == '600809']

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
MultiIndex: 25 entries, ('600809', '20120331') to ('600809', '20060331')
Data columns:
STK_ID                    25  non-null values
STK_Name                  25  non-null values
RPT_Date                  25  non-null values
sales                     25  non-null values

我想把一些股票的所有行放在一起，比如['600809','600141','600329']. 这意味着我想要这样的语法：

stk_list = ['600809','600141','600329']

rst = rpt[rpt['STK_ID'] in stk_list] # this does not works in pandas

既然 pandas 不接受上面的命令，那如何达到目标呢？

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7 回答 7

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使用isin方法：

rpt[rpt['STK_ID'].isin(stk_list)]

于 2012-08-22T03:21:12.067 回答
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isin()如果您有一个完全匹配的列表是理想的，但是如果您有一个部分匹配或子字符串的列表要查找，您可以使用str.contains方法和正则表达式进行过滤。

例如，如果我们要返回一个 DataFrame，其中所有的股票 ID 都以开头，'600'然后是任意三位数字：

>>> rpt[rpt['STK_ID'].str.contains(r'^600[0-9]{3}$')] # ^ means start of string
...   STK_ID   ...                                    # [0-9]{3} means any three digits
...  '600809'  ...                                    # $ means end of string
...  '600141'  ...
...  '600329'  ...
...      ...   ...

假设现在我们有一个字符串列表，我们希望其中的值以这些字符串'STK_ID'结尾，例如

endstrings = ['01$', '02$', '05$']

我们可以将这些字符串与正则表达式“或”字符连接起来|，并将字符串传递str.contains给过滤 DataFrame：

>>> rpt[rpt['STK_ID'].str.contains('|'.join(endstrings)]
...   STK_ID   ...
...  '155905'  ...
...  '633101'  ...
...  '210302'  ...
...      ...   ...

最后，contains可以忽略大小写（通过设置case=False），让您在指定要匹配的字符串时更加通用。

例如，

str.contains('pandas', case=False)

将匹配PANDAS, PanDAs, paNdAs123, 等等。

于 2014-11-03T22:49:27.230 回答
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您还可以通过以下方式使用范围：

b = df[(df['a'] > 1) & (df['a'] < 5)]
于 2013-10-10T12:26:29.810 回答
45

您也可以直接查询您的 DataFrame 以获取此信息。

rpt.query('STK_ID in (600809,600141,600329)')

或类似地搜索范围：

rpt.query('60000 < STK_ID < 70000')
于 2015-03-17T20:12:10.800 回答
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使用 pandas 切片数据

给定这样的数据框：

    RPT_Date  STK_ID STK_Name  sales
0 1980-01-01       0   Arthur      0
1 1980-01-02       1    Beate      4
2 1980-01-03       2    Cecil      2
3 1980-01-04       3     Dana      8
4 1980-01-05       4     Eric      4
5 1980-01-06       5    Fidel      5
6 1980-01-07       6   George      4
7 1980-01-08       7     Hans      7
8 1980-01-09       8   Ingrid      7
9 1980-01-10       9    Jones      4

有多种选择或切片数据的方法。

使用 .isin

最明显的是.isin特征。您可以创建一个掩码，为您提供一系列True/False语句，可以将其应用于数据框，如下所示：

mask = df['STK_ID'].isin([4, 2, 6])

mask
0    False
1    False
2     True
3    False
4     True
5    False
6     True
7    False
8    False
9    False
Name: STK_ID, dtype: bool

df[mask]
    RPT_Date  STK_ID STK_Name  sales
2 1980-01-03       2    Cecil      2
4 1980-01-05       4     Eric      4
6 1980-01-07       6   George      4

屏蔽是问题的临时解决方案，但在速度和内存方面并不总是表现良好。

带索引

通过为STK_ID列设置索引，我们可以使用 pandas 内置的切片对象.loc

df.set_index('STK_ID', inplace=True)
         RPT_Date STK_Name  sales
STK_ID                           
0      1980-01-01   Arthur      0
1      1980-01-02    Beate      4
2      1980-01-03    Cecil      2
3      1980-01-04     Dana      8
4      1980-01-05     Eric      4
5      1980-01-06    Fidel      5
6      1980-01-07   George      4
7      1980-01-08     Hans      7
8      1980-01-09   Ingrid      7
9      1980-01-10    Jones      4

df.loc[[4, 2, 6]]
         RPT_Date STK_Name  sales
STK_ID                           
4      1980-01-05     Eric      4
2      1980-01-03    Cecil      2
6      1980-01-07   George      4

这是执行此操作的快速方法，即使索引可能需要一点时间，如果您想要执行多个这样的查询，它也可以节省时间。

合并数据框

这也可以通过合并数据帧来完成。这更适合您拥有比这些示例更多的数据的场景。

stkid_df = pd.DataFrame({"STK_ID": [4,2,6]})
df.merge(stkid_df, on='STK_ID')
   STK_ID   RPT_Date STK_Name  sales
0       2 1980-01-03    Cecil      2
1       4 1980-01-05     Eric      4
2       6 1980-01-07   George      4

笔记

即使有多行相同，上述所有方法都有效'STK_ID'

于 2017-04-27T13:24:17.697 回答
14

你也可以通过使用'query'和@来获得类似的结果：

例如：

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': ['a', 'b', 'f']})
df = pd.DataFrame({'A' : [5,6,3,4], 'B' : [1,2,3, 5]})
list_of_values = [3,6]
result= df.query("A in @list_of_values")
result
   A  B
1  6  2
2  3  3
于 2017-09-28T03:04:39.613 回答
7

您可以使用query，即：

b = df.query('a > 1 & a < 5')
于 2017-04-26T20:09:12.843 回答