选择至少一个值高于阈值的所有列

Question

我想选择至少有一个值高于阈值的列。例如，

df = pd.DataFrame({'A': [randint(1, 9) for x in xrange(10)],
                   'B': [randint(1, 9)*10 for x in xrange(10)],
                   'C': [randint(1, 9)*100 for x in xrange(10)]})
df
   A   B    C
0  9  40  300
1  9  70  700
2  5  70  900
3  8  80  900
4  7  50  200
5  9  30  900
6  2  80  700
7  2  80  400
8  5  80  300
9  7  70  800

假设我想选择至少包含一个值 >70 的列。在这种情况下，我希望看到以下数据帧作为输出

   df
       B    C
    0  40  300
    1  70  700
    2  70  900
    3  80  900
    4  50  200
    5  30  900
    6  80  700
    7  80  400
    8  80  300
    9  70  800

---

我能想到的唯一解决方案是循环遍历每一列，查看是否有任何值高于阈值（例如，使用.any()），然后将列数组传递给.filter()...但这感觉像是一个非常尴尬的解决方案。有没有更好的办法？

Answer 1

使用 df.columns any：

df[df.columns[(df>70).any()]]

输出：

    B    C
0  40  100
1  20  100
2  80  500
3  60  800
4  10  300
5  70  800
6  50  200
7  40  600
8  40  200
9  20  200

Answer 2

您可以boolean使用沿列进行切片loc

df.loc[:, df.gt(70).any()]

    B    C
0  40  100
1  20  100
2  80  500
3  60  800
4  10  300
5  70  800
6  50  200
7  40  600
8  40  200
9  20  200