Pandas：对列的子集应用过滤器

Question

假设我有这样的数据：

df = pd.DataFrame({'category': ["blue","blue","blue", "blue","green"], 'val1': [5, 3, 2, 2, 5], 'val2':[1, 3, 2, 2, 5]})
print(df)

  category  val1  val2
0     blue     5     1
1     blue     3     3
2     blue     2     2
3     blue     2     2
4    green     5     5

我想获取任何值 > 3 的行。对于我这里只有两列的示例，我可以做

df.loc[(df['val1'] > 3) | (df['val2'] > 3)]

    category    val1    val2
0   blue    5   1
4   green   5   5

现在假设我有一个包含大量（数字）列的数据集，我想获取任何数字列的值满足条件（例如 > 3）的所有行。有没有办法检查多列的条件而不必将它们链接起来|？

因此，例如，假设我有一个名为 val1 到 valn 的 n 列的数据框，我希望所有行中 val1 到 valn 中的任何值都大于 3。有没有比这更好的方法/更短的方法

df.loc[(df['val1'] > 3) | (df['val2'] > 3) | ... | (df['valn'] > 3)]

?

Answer 1

您可以使用 df.any() 如下。这适用于任意数量的列（我们忽略第一列“类别”，因为它不是数字）：

res=df[(df.iloc[:,1:] >3).any(axis=1)]

您当前数据框的结果是：

>>>print(res)

  category  val1  val2
0     blue     5     1
4    green     5     5