要按单列过滤数据帧(df),如果我们考虑男性和女性的数据,则可以:
males = df[df[Gender]=='Male']
问题1-但是,如果数据跨越多年并且我只想看2014年的男性,该怎么办?
用其他语言,我可能会做类似的事情:
if A = "Male" and if B = "2014" then
(除了我要执行此操作,并在新的数据框对象中获取原始数据框的子集)
问题2。如何循环执行此操作,并为每个唯一的年份和性别集创建一个数据框对象(例如,2013-男,2013-女,2014-男和2014-女的df
for y in year: for g in gender: df = .....
使用&运算符时,不要忘记将子语句包装为():
&
()
males = df[(df[Gender]=='Male') & (df[Year]==2014)]
要将数据帧存储在dictfor循环中:
dict
from collections import defaultdict dic={} for g in ['male', 'female']: dic[g]=defaultdict(dict) for y in [2013, 2014]: dic[g][y]=df[(df[Gender]==g) & (df[Year]==y)] #store the DataFrames to a dict of dict
您的演示getDF:
getDF
def getDF(dic, gender, year): return dic[gender][year] print genDF(dic, 'male', 2014)