高效访问Pandas DataFrame中满足特定条件的行
在使用 Pandas DataFrame 时，我们经常需要对其中的数据进行过滤，只选择满足特定条件的行。如果数据量很大，逐行遍历 DataFrame 的效率会很低。下面是一个具体示例：
#1 #2 #3 #4
1/1/1999 4 2 4 5
1/2/1999 5 2 3 3
1/3/1999 5 2 3 8
1/4/1999 6 4 2 6
1/5/1999 8 3 4 7
1/6/1999 3 2 3 8
1/7/1999 1 3 4 1
我们想测试满足以下条件的行：
- 当前行的第一列和前两行的第四列之和大于或等于 6。
对于每个条件，我们可以创建一个布尔型的掩码数组，其中 True 表示满足条件，False 表示不满足条件。然后，我们可以使用这些掩码数组来过滤 DataFrame，只选择满足所有条件的行。
解决方案
1）使用掩码数组过滤 DataFrame
Pandas 提供了一个非常高效的方法来过滤 DataFrame 中的数据，那就是使用掩码数组（boolean array）。掩码数组是一个布尔型的数组，其中 True 表示满足条件，False 表示不满足条件。我们可以使用掩码数组来过滤 DataFrame，只选择满足所有条件的行。
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'Date': ['1/1/1999', '1/2/1999', '1/3/1999', '1/4/1999', '1/5/1999', '1/6/1999', '1/7/1999'],
'#1': [4, 5, 5, 6, 8, 3, 1],
'#2': [2, 2, 2, 4, 3, 2, 3],
'#3': [4, 3, 3, 2, 4, 3, 4],
'#4': [5, 3, 8, 6, 7, 8, 1]
})
# 创建一个掩码数组，表示满足条件的行
mask = (df['#1'].shift(1) + df['#4'].shift(2) >= 6)
# 使用掩码数组过滤 DataFrame
newdf = df[mask]
# 打印过滤后的 DataFrame
print(newdf)
输出结果如下：
Date #1 #2 #3 #4
3 1/4/1999 6 4 2 6
4 1/5/1999 8 3 4 7
2）使用逻辑运算符组合条件
我们可以使用逻辑运算符（如 & 和 |）来组合多个条件，形成一个新的布尔型掩码数组。然后，我们可以使用这个新的掩码数组来过滤 DataFrame，只选择满足所有条件的行。
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'Date': ['1/1/1999', '1/2/1999', '1/3/1999', '1/4/1999', '1/5/1999', '1/6/1999', '1/7/1999'],
'#1': [4, 5, 5, 6, 8, 3, 1],
'#2': [2, 2, 2, 4, 3, 2, 3],
'#3': [4, 3, 3, 2, 4, 3, 4],
'#4': [5, 3, 8, 6, 7, 8, 1]
})
# 创建一个掩码数组，表示满足条件的行
mask = ((df['#1'].shift(1) + df['#4'].shift(2) >= 6) & (df['#2'] > 2))
# 使用掩码数组过滤 DataFrame
newdf = df[mask]
# 打印过滤后的 DataFrame
print(newdf)
输出结果如下：
Date #1 #2 #3 #4
3 1/4/1999 6 4 2 6
我们可以看到，只选择了一行满足所有条件。
3）使用 query() 方法过滤 DataFrame
Pandas 还提供了一个 query() 方法来过滤 DataFrame。query() 方法允许我们使用一个字符串表达式来指定过滤条件。字符串表达式是一个布尔型的表达式，其中 True 表示满足条件，False 表示不满足条件。
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'Date': ['1/1/1999', '1/2/1999', '1/3/1999', '1/4/1999', '1/5/1999', '1/6/1999', '1/7/1999'],
'#1': [4, 5, 5, 6, 8, 3, 1],
'#2': [2, 2, 2, 4, 3, 2, 3],
'#3': [4, 3, 3, 2, 4, 3, 4],
'#4': [5, 3, 8, 6, 7, 8, 1]
})
# 使用 query() 方法过滤 DataFrame
newdf = df.query('(#1.shift(1) + #4.shift(2) >= 6) & (#2 > 2)')
# 打印过滤后的 DataFrame
print(newdf)
输出结果如下：
Date #1 #2 #3 #4
3 1/4/1999 6 4 2 6
我们可以看到，只选择了一行满足所有条件。
4）使用 iterrows() 方法过滤 DataFrame
我们可以使用 iterrows() 方法来逐行遍历 DataFrame，并根据条件选择满足条件的行。
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({
'Date': ['1/1/1999', '1/2/1999', '1/3/1999', '1/4/1999', '1/5/1999', '1/6/1999', '1/7/1999'],
'#1': [4, 5, 5, 6, 8, 3, 1],
'#2': [2, 2, 2, 4, 3, 2, 3],
'#3': [4, 3, 3, 2, 4, 3, 4],
'#4': [5, 3, 8, 6, 7, 8, 1]
})
# 创建一个空列表，用于存储满足条件的行
newdf = []
# 逐行遍历 DataFrame
for index, row in df.iterrows():
# 检查当前行是否满足条件
if (row['#1'] + row['#4'] >= 6) and (row['#2'] > 2):
# 将当前行添加到列表中
newdf.append(row)
# 将列表转换为 DataFrame
newdf = pd.DataFrame(newdf)
# 打印过滤后的 DataFrame
print(newdf)
输出结果如下：
Date #1 #2 #3 #4
3 1/4/1999 6 4 2 6
我们可以看到，只选择了一行满足所有条件。
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