列が条件を満たす場合に行を選択します。

Question

私はDataFrameに75列あります。

特定の列の配列の条件に基づいて行を選択するにはどうすればよいですか？

df[(df.values > 1.5).any(1)] 

しかし、私は単に列3:45でこれをやりたいとしましょう。

Answer 1

順序位置を使用して列をスライスする使用ix：

In [31]: 
df = pd.DataFrame(np.random.randn(5,10), columns=list('abcdefghij')) 
df 

Out[31]: 
      a   b   c   d   e   f   g \ 
0 -0.362353 0.302614 -1.007816 -0.360570 0.317197 1.131796 0.351454 
1 1.008945 0.831101 -0.438534 -0.653173 0.234772 -1.179667 0.172774 
2 0.900610 0.409017 -0.257744 0.167611 1.041648 -0.054558 -0.056346 
3 0.335052 0.195865 0.085661 0.090096 2.098490 0.074971 0.083902 
4 -0.023429 -1.046709 0.607154 2.219594 0.381031 -2.047858 -0.725303 

      h   i   j 
0 0.533436 -0.374395 0.633296 
1 2.018426 -0.406507 -0.834638 
2 -0.079477 0.506729 1.372538 
3 -0.791867 0.220786 -1.275269 
4 -0.584407 0.008437 -0.046714 

だから、包括的な第五列に4をスライスする：

In [32]: 
df.ix[:, 3:5] 

Out[32]: 
      d   e 
0 -0.360570 0.317197 
1 -0.653173 0.234772 
2 0.167611 1.041648 
3 0.090096 2.098490 
4 2.219594 0.381031 

だからあなたの場合は

df[(df.ix[:, 2:45]).values > 1.5).any(1)] 

にすべきです仕事

インデックスが0基づいており、オープン範囲が含まれているが、決算範囲はので、ここで第三の列が含まれていないと、私たちは、カラム46までのスライスが、これはスライスに含まれていません

Answer 2

ilocと別の解決策、valuesができますomitedさ：

#if need from 3rd to 45th columns 
print (df[((df.iloc[:, 2:45]) > 1.5).any(1)]) 

サンプル：

np.random.seed(1) 
df = pd.DataFrame(np.random.randint(3, size=(5,10)), columns=list('abcdefghij')) 
print (df) 
    a b c d e f g h i j 
0 1 0 0 1 1 0 0 1 0 1 
1 0 2 1 2 0 2 1 2 0 0 
2 2 0 1 2 2 0 1 1 2 0 
3 2 1 1 1 1 2 1 1 0 0 
4 1 0 0 1 2 1 0 2 2 1 

print (df[((df.iloc[:, 2:5]) > 1.5).any(1)]) 
    a b c d e f g h i j 
1 0 2 1 2 0 2 1 2 0 0 
2 2 0 1 2 2 0 1 1 2 0 
4 1 0 0 1 2 1 0 2 2 1