选择只有一个负值的列

我想选择只有一个负值或没有值的列。我怎样才能构造这个看这个例子？我一直在寻找类似的东西，但没有成功。谢谢你的帮助。因此，在这个例子中选择只有一个负值的列

N = 5 
np.random.seed(0) 

df1 = pd.DataFrame(
      {'X':np.random.uniform(-3,3,N), 
      'Y':np.random.uniform(-3,3,N), 
      'Z':np.random.uniform(-3,3,N), 
       }) 

      X   Y   Z 
0 0.292881 0.875365 1.750350 
1 1.291136 -0.374477 0.173370 
2 0.616580 2.350638 0.408267 
3 0.269299 2.781977 2.553580 
4 -0.458071 -0.699351 -2.573784

我想返回列X和Z

来源

2017-09-14 Zanshin

您可以使用ILOC要做到这一点，即

df1.iloc[:,((df1<0).sum(0) <= 1).values]

或（感谢乔恩）

df1.loc[:,df1.lt(0).sum() <= 1]

输出：

 
      X   Z 
0 0.292881 1.750350 
1 1.291136 0.173370 
2 0.616580 0.408267 
3 0.269299 2.553580 
4 -0.458071 -2.573784

来源

2017-09-14 15:09:30 Dark

是的，我假设OP只需要col名称。 – Divakar

或者使用'df1.loc [：，df1.lt（0）.sum（）<= 1]'而不是'iloc' –

@JonClements是否不经过弃用？.loc？虽然熊猫人可以有更多的信息，但我只是在空中发现了很少的谣言。 – Divakar

使用np.sign得到迹象。寻找负面迹象。获取每列的负数。比较1的门槛来得到一个面具。从掩码中选择列名称。

因此，实施 -

df1.columns[(np.sign(df1)<0).sum(0)<=1].tolist()

或者直接比较反对0更换使用np.sign -

df1.columns[(df1<0).sum(0)<=1].tolist()

这给我们的列名。要选择整个列，我认为已经涵盖了其他解决方案。

来源

2017-09-14 15:01:42 Divakar

或者......也许......'df1.columns [df1.lt（0）.sum（）== 1]' –

@JonClements Yup也可以用'sum（0）'和'<='修正。或者我们不需要'sum（0）'部分和'sum（）'也足够了？ – Divakar

@JonClements Ah'sum'默认为'0'，是吗？来自NumPy我假设总和（无），即总结给我们一个标量的所有元素。 – Divakar

或者你可以尝试：

df1.columns[(df1<0).sum(0).lt(1)] 
Out[338]: Index(['X', 'Z'], dtype='object')

来源

2017-09-14 15:08:10 Wen

OP表示栏目。不是行。 – Dark

@Bharathshetty LOL更新 – Wen

选择只有一个负值的列

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