我有一个包含三列的 pandas 数据框，A(日期)、B(分类值)和 C(实际值)。
A | B | C
01-19 | 5 | 0.34
01-19 | 3 | 0.25
01-19 | 7 | 0.07
01-20 | 5 | 0.15
01-20 | 2 | 0.36
等等。
我想要的是根据日期和特定阈值过滤行 - 类似于:
[(01-19, x<6), (01-20, x<3)]
在这种情况下会给我
A | B | C
01-19 | 5 | 0.34
01-19 | 3 | 0.25
01-20 | 2 | 0.36
我的解决方案是使用 A 和 B 设置多索引，但我不确定如何通过 B 进行过滤。
请您参考如下方法:
想法是为 A 列的所有值创建阈值字典，然后是 Series.map到新系列，因此可以按 B 列进行比较并按 boolean indexing 过滤:
d = {'01-19': 6, '01-20' : 3}
df = df[df['B'] < df['A'].map(d)]
print (df)
A B C
0 01-19 5 0.34
1 01-19 3 0.25
4 01-20 2 0.36
详细信息:
print (df['A'].map(d))
0 6
1 6
2 6
3 3
4 3
Name: A, dtype: int64
