Python Pandas:DataFrame过滤负值 [英] Python Pandas: DataFrame filter negative values

问题描述

我想知道如何删除列中包含负值的所有索引.我正在使用熊猫DataFrames.

I was wondering how I can remove all indexes that containing negative values inside their column. I am using Pandas DataFrames.

文档熊猫DataFrame

格式:

Myid - valuecol1 - valuecol2 - valuecol3 -... valuecol30

Myid - valuecol1 - valuecol2 - valuecol3 -... valuecol30

所以我的DataFrame被称为data

我知道如何对1列执行此操作:

I know how to do this for 1 column:

data2 = data.index[data['valuecol1'] > 0]
data3 = data.ix[data3]

所以我只能在valuecol1 > 0处获得ID，如何执行某种and语句?

So I only get the ids where valuecol1 > 0, how can I do some kind of and statement?

valuecol1 && valuecol2 && valuecol3 && ... && valuecol30 > 0?

推荐答案

您可以遍历列名

for cols in data.columns.tolist()[1:]:
    data = data.ix[data[cols] > 0]

这篇关于Python Pandas:DataFrame过滤负值的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持IT屋！