如果列是间隔数据类型，则数据框过滤列 [英] Dataframe filter a column if it is in an interval data type

问题描述

我有一个数据框数组，其中包含一些列，其中一个是时间"我想过滤特定时间间隔内的行

I have a dataframe array which included some column and one of them is 'time' i want to filter the rows which time is in a specific interval

为了简化问题，我制作了一个带有整数值和整数间隔的数据框

To simplify the problem i make a data frame with an integer value and an integer interval

data=pd.DataFrame({'A':[1,2,3,4,5,6,7,8,9]})
interval=pd.Interval(1,4)
data[data['A'] in interval]

显示:ValueError:系列的真值不明确.使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all().

It shows: ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

但预期结果是 [2,3,4]

but the expected result is [2,3,4]

推荐答案

between

pandas.Series. 之间将返回一个布尔掩码，可用于过滤数据帧.

between

pandas.Series.between will return a boolean mask that can be used to filter the dataframe.

data[data.A.between(1, 4)]

   A
0  1
1  2
2  3
3  4

<小时>

查询

pandas.DataFrame.查询也可用于过滤

data.query('1 <= A <= 4')

   A
0  1
1  2
2  3
3  4

<小时>

isin

pandas.Series.isin 可以使用 range 在特殊的整数情况下使用.与 between 类似，我们创建了一个布尔掩码.

---

isin

pandas.Series.isin can be used in the special integer case using range. Similar to between we create a boolean mask.

data[data.A.isin(range(1, 5))]

   A
0  1
1  2
2  3
3  4

这篇关于如果列是间隔数据类型，则数据框过滤列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！