根据另一个 Dataframe 中的条件组在Pandas Dataframe 中查找行

h5qlskok 于 2022-10-23 发布在其他

关注(0)|答案(3)|浏览(191)

很抱歉，如果这是一个重复的问题，或者标题不好，我无法在一行中正确地表达我试图从一般意义上找到的东西，所以使用下面的例子来说明我想要做的事情。
我希望根据另一个 Dataframe 的最小值和最大值从 Dataframe 中获取某些行。最小值和最大值取决于分配的组：

data = {
    'Name': ['John', 'John', 'Sam', 'Sam', 'Tim', 'Tim'],
    'Salary': [18000, 20000, 15000, 35000, 12000, 30000]
} 

boundary = {
    'Name': ['John', 'Sam', 'Tim'],
    'Min': [19000, 18000, 10000],
    'Max': [21000, 30000, 32000]
}

data = pd.DataFrame(data, columns = ['Name', 'Salary'])
boundary = pd.DataFrame(boundary, columns = ['Name', 'Min', 'Max'])

我希望结果是下面的 Dataframe ，其中只保留数据df中距离边界df大于max和小于min的行。

Name    Salary
0   John    18000
2   Sam     15000
3   Sam     35000

我可以用一个最小/最大值来完成这项任务，但无法与参与的团队一起完成，请提前感谢。

pandas

来源：https://stackoverflow.com/questions/74170081/find-rows-in-pandas-dataframe-based-on-conditional-group-from-another-dataframe

3条答案

按热度按时间

enyaitl31#

与查询合并

data.merge(boundary, how="left", on="Name").query("Salary > Max or Salary < Min")[["Name", "Salary"]]

赞(0）回复(0）举报 2022-10-23

sauutmhj2#

一种方法可以是：

首先，使用df.merge连接Min和Max。
接下来，将Series.between与一元运算符（~）组合，以便反转结果（即，我们正在寻找边界之外的所有值）。
最后，只保留列Name和Salary，通过使用df.loc实现这一点，或者也可以使用i1j 3k1l。

res = data.merge(boundary, on='Name', how='left')
res = res.loc[~res.Salary.between(res.Min, res.Max, 
                                  inclusive='both'), ['Name', 'Salary']]
print(res)

   Name  Salary
0  John   18000
2   Sam   15000
3   Sam   35000

赞(0）回复(0）举报 2022-10-23

mzsu5hc03#

小时
请务必回答这个问题。提供详细信息并分享您的研究成果！