请求很简单：我想选择所有包含大于阈值的行。
如果我这样做：
df[(df > threshold)]
我得到了这些行，但低于该阈值的值只是NaN。如何避免选择这些行？
绝对不需要双重转置-您只需any沿'columns'布尔矩阵的列索引（提供1或）进行调用。
df[(df > threshold).any(1)]
例
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, 50).reshape(5, 10))
>>> df
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 45 53 89 63 62 96 29 56 42 6
1 0 74 41 97 45 46 38 39 0 49
2 37 2 55 68 16 14 93 14 71 84
3 67 45 79 75 27 94 46 43 7 40
4 61 65 73 60 67 83 32 77 33 96
>>> df[(df > 95).any(1)]
0 1 2 3 4 5 6 7 8 9
0 45 53 89 63 62 96 29 56 42 6
1 0 74 41 97 45 46 38 39 0 49
4 61 65 73 60 67 83 32 77 33 96
像您的自我回答一样进行移调只是不必要的性能损失。
df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, 10**8).reshape(10**4, 10**4))
# standard way
%timeit df[(df > 95).any(1)]
1 loop, best of 3: 8.48 s per loop
# transposing
%timeit df[df.T[(df.T > 95)].any()]
1 loop, best of 3: 13 s per loop本文收集自互联网，转载请注明来源。
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