Comment sélectionner des cellules est supérieure à une valeur dans un multi-indice de Pandas dataframe?

Essayez 1:

df[ df > 1.0 ] : cette retourné toutes les cellules dans NAN.

Try2:

df.loc[ df > 1.0 ] : cette retourné KeyError: 0

df[df['A']> 1.0] : cela fonctionne - Mais je veux appliquer la condition de filtre pour toutes les colonnes.

ce que l'état du filtre voulez-vous appliquer , ce qui est un exemple df et qu'attendez-vous de la sortie? Lorsque l'essayer pour l'ensemble de df, il y aurait sûrement quelques lignes où seulement certaines colonnes satisfaire à la condition (et vice-versa) , ainsi que pour les endroits où la condition n'est pas remplie, il est remplacé par NaN .
Êtes-vous essayer de sélectionner les lignes où la colonne répond à la condition? ou lorsque toutes les colonnes de satisfaire à la condition?
Je veux sélectionner les lignes où la colonne satisfait la condition. Merci pour le demander.

OriginalL'auteur Rex | 2015-09-23

  1. 13

    Si ce que vous essayez de faire est de sélectionner uniquement les lignes où toute une colonne répond à la condition , vous pouvez utiliser DataFrame.tout() avec axis=1 (pour faire de la ligne sage de regroupement) . Exemple -

    In [3]: df
Out[3]:
   A  B  C
0  1  2  3
1  3  4  5
2  3  1  4

In [6]: df[(df <= 2).any(axis=1)]
Out[6]:
   A  B  C
0  1  2  3
2  3  1  4

    Alternativement, si vous essayez de filtrage des lignes où toutes les colonnes de satisfaire à la condition , utiliser .tous les() en place de .tout() . Exemple de all - 

    In [8]: df = pd.DataFrame([[1,2,3],[3,4,5],[3,1,4],[1,2,1]],columns=['A','B','C'])

In [9]: df
Out[9]:
   A  B  C
0  1  2  3
1  3  4  5
2  3  1  4
3  1  2  1

In [11]: df[(df <= 2).all(axis=1)]
Out[11]:
   A  B  C
3  1  2  1
    Ce n'est pas la réponse à la question " d'où le dataframe a un multi-indice.

    OriginalL'auteur Anand S Kumar