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Accepted
Adon Bilivit
Asked: 2025-04-23 20:58:07 +0800 CST

从数据框中选择相关行时的最佳选择机制

  • 772

我有一个很大的 Excel 电子表格。我只对某些列感兴趣。此外，我只对特定列符合特定条件的行感兴趣。

以下作品：

import pandas as pd
import warnings

# this suppresses the openpyxl warning that we're seeing
warnings.filterwarnings("ignore", category=UserWarning, module="openpyxl")

# These are the columns we're interested in
COLUMNS = [
    "A",
    "B",
    "C"
]

# the source file
XL = "source.xlsx"
# sheet name in the source file
SHEET = "Sheet1"
# the output file
OUTPUT = "target.xlsx"
# the sheet name to be used in the output file
OUTSHEET = "Sheet1"

# This loads the entire spreadsheet into a pandas dataframe
df = pd.read_excel(XL, sheet_name=SHEET, usecols=COLUMNS).dropna()
# this replaces the original dataframe with rows where A contains "FOO"
df = df[df["A"].str.contains(r"\bFOO\b", regex=True)]
# now isolate those rows where the B contains "BAR"
df = df[df["B"].str.contains(r"\bBAR\b", regex=True)]
# output to the new spreadsheet
df.to_excel(OUTPUT, sheet_name=OUTSHEET, index=False)

这确实有效。然而，我不禁想到，也许有更好的方法来管理选择标准，尤其是在它们变得更加复杂的情况下。

还是“循序渐进”就好？

python

1 个回答

  1. Best Answer

    您当然可以链接所有命令以避免使用中间变量，并将所有过滤器组合成一个表达式（例如，在 col:regex 字典中定义条件并使用locwith ）：numpy.logical_and.reduce

    conditions = {'A': r'\bFOO\b', 'B': r'\bBAR\b'}

(pd.read_excel(XL, sheet_name=SHEET, usecols=COLUMNS).dropna()
   .loc[lambda x: np.logical_and.reduce([x[col].str.contains(cond, regex=True)
                                         for col, cond in conditions.items()])]
   .to_excel(OUTPUT, sheet_name=OUTSHEET, index=False)
)

    具有自定义过滤功能的替代方案：

    def cust_filter(df):
    m1 = df['A'].str.contains(r'\bFOO\b', regex=True)
    m2 = df['B'].str.contains(r'\bBAR\b', regex=True)
    return df[m1 & m2]

(pd.read_excel(XL, sheet_name=SHEET, usecols=COLUMNS).dropna()
   .pipe(cust_filter)
   .to_excel(OUTPUT, sheet_name=OUTSHEET, index=False)
)

    示例输入：

         A    B      C
0  ABC  GHI  other
1  FOO  BAR  other
2  FOO  JKL  other
3  DEF  BAR  other

    示例输出：

         A    B      C
1  FOO  BAR  other
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