[已解决]不规范条件过滤数据帧，求大师的帮忙，谢谢

futui

import pandas as pd

data = [['AA','光伏设备/2.51  ?医疗服务/3.75  ?色金属6.39'],
        ['BW','色金属/4.39  ?电子/5.31  ?电设/18.2'],
        ['BW','电子/5.31  ?金属/5.31  ?电设/18.2'],
        ['BG','色金属/8.39  ?电子元件/5.31  ?设备/8.82']]

columns = ["编号",'清单']
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)
print(df)

上述数据帧的《清单》列，可以根据某条件：如，色金属/5.88  过滤掉不符合要求的行
就是两个条件，一是色金属，二是反斜杠后面的数字要大于5.88

有什么好办法吗？求大师的帮忙，谢谢

结果；
   编号                               清单
0  AA  光伏设备/2.51  ?医疗服务/3.75  ?色金属6.39
3  BG   色金属/8.39  ?电子元件/5.31  ?设备/8.82

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陶远航

2023-5-7 13:14:15

我可以帮你用 pandas 过滤数据帧。根据你的要求，你需要根据《清单》列中的子字符串“色金属”和反斜杠后面的数字是否大于 5.88 来过滤行。你可以参考以下的代码：

# 导入 pandas 模块
import pandas as pd

# 创建数据帧
data = [['AA','光伏设备/2.51 ?医疗服务/3.75 ?色金属6.39'],
 ['BW','色金属/4.39 ?电子/5.31 ?电设/18.2'],
 ['BW','电子/5.31 ?金属/5.31 ?电设/18.2'],
 ['BG','色金属/8.39 ?电子元件/5.31 ?设备/8.82']]

columns = ["编号",'清单']
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# 定义一个函数，用来判断清单中是否包含“色金属”和大于 5.88 的数字
def filter_func(x):
    # 如果清单中包含“色金属”，则分割字符串并获取数字
    if "色金属" in x:
        num = float(x.split("色金属")[1].split("?")[0].strip("/"))
        # 如果数字大于 5.88，返回 True，否则返回 False
        return num > 5.88
    # 如果清单中不包含“色金属”，返回 False
    else:
        return False

# 使用 apply 方法和 lambda 表达式，对数据帧的清单列应用过滤函数
df_filtered = df[df["清单"].apply(lambda x: filter_func(x))]

# 打印过滤后的数据帧
print(df_filtered)

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陶远航

我可以帮你用 pandas 过滤数据帧。根据你的要求，你需要根据《清单》列中的子字符串“色金属”和反斜杠后面的数字是否大于 5.88 来过滤行。你可以参考以下的代码：

# 导入 pandas 模块
import pandas as pd

# 创建数据帧
data = [['AA','光伏设备/2.51 ?医疗服务/3.75 ?色金属6.39'],
 ['BW','色金属/4.39 ?电子/5.31 ?电设/18.2'],
 ['BW','电子/5.31 ?金属/5.31 ?电设/18.2'],
 ['BG','色金属/8.39 ?电子元件/5.31 ?设备/8.82']]

columns = ["编号",'清单']
df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

# 定义一个函数，用来判断清单中是否包含“色金属”和大于 5.88 的数字
def filter_func(x):
    # 如果清单中包含“色金属”，则分割字符串并获取数字
    if "色金属" in x:
        num = float(x.split("色金属")[1].split("?")[0].strip("/"))
        # 如果数字大于 5.88，返回 True，否则返回 False
        return num > 5.88
    # 如果清单中不包含“色金属”，返回 False
    else:
        return False

# 使用 apply 方法和 lambda 表达式，对数据帧的清单列应用过滤函数
df_filtered = df[df["清单"].apply(lambda x: filter_func(x))]

# 打印过滤后的数据帧
print(df_filtered)