如何在 Pandas 布尔值缩减中获取导致 True 的列名
how to get the column name resulting True in Pandas boolean reduction
我有df,
0 1 2 A
-0.740485792 -0.299824912 0.169113705 1
1.120120949 -0.62580736 0.013757667 2
-0.685112999 0.439492717 -0.484524907 3
我正在尝试获取所有值都大于 0 的列名，
我试过了(df > 0).all()
Out[47]:
0 False
1 False
2 False
A True
dtype: bool
如何只获取为 True 的列名，
我的预期输出是 "A"，提前致谢。
关于 sort_index()
的问题 2
df2 = pd.DataFrame({"A":[3,2,1]}, index=[2,1,0])
Out[395]:
A
2 3
1 2
0 1
df2.sort_index(axis=1)
A
2 3
1 2
0 1
预期输出是，
A
0 3
1 2
2 1
将 boolean indexing 与 df.columns 一起使用：
c = df.columns[(df > 0).all()]
print (c)
Index(['A'], dtype='object')
我有df,
0 1 2 A
-0.740485792 -0.299824912 0.169113705 1
1.120120949 -0.62580736 0.013757667 2
-0.685112999 0.439492717 -0.484524907 3
我正在尝试获取所有值都大于 0 的列名，
我试过了(df > 0).all()
Out[47]:
0 False
1 False
2 False
A True
dtype: bool
如何只获取为 True 的列名，
我的预期输出是 "A"，提前致谢。
关于 sort_index()
的问题 2 df2 = pd.DataFrame({"A":[3,2,1]}, index=[2,1,0])
Out[395]:
A
2 3
1 2
0 1
df2.sort_index(axis=1)
A
2 3
1 2
0 1
预期输出是，
A
0 3
1 2
2 1
将 boolean indexing 与 df.columns 一起使用：
c = df.columns[(df > 0).all()]
print (c)
Index(['A'], dtype='object')