[Python 3.x] Pandas Dataframe selection

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12/03/2018, 16h32
thais781

[Python 3.x] Pandas Dataframe selection

Bonjour

Petite question sur un soucis que Python/Pandas doit surement pouvoir resoudre mais étant débutante, je n'arrive pas à faire ...
Ma dataframe 1 (df1) :
Id Value Bool
A B True
A C False
A D False
A E True

Ma dataframe 2 (df2) :
Id Value Bool
A B False
A C False
A D False
A E False

Ce que je cherche à faire :
Si pour un Id donné (A dans notre cas), s'il y a une valeur bool à True, on garde la ligne et on supprime celle à False (cas df1)
Si elle sont toutes à False, on les gardes toutes (cas df2)

Il doit falloir jouer avec du duplicate et du groupby, mais je coince ...

Merci pour votre aide

Thais
12/03/2018, 17h31
Julien N

Citation:

Envoyé par thais781

Si pour un Id donné (A dans notre cas), s'il y a une valeur bool à True, on garde la ligne et on supprime celle à False (cas df1)

Salut,

Pas sûr d'avoir saisi. Mais s'il sagit de filtrer un dataframe il suffit de faire ceci:

Code:

df = df1[df1['Bool'] == True]

J
12/03/2018, 17h46
thais781

Merci pour ton aide.
En fait, c'est un peu plus sioux que ca.

Un "Id" peut avoir plusieurs valeur suivant les ligne : True ou False
Si une des lignes a un Bool a True on ne gardera que cette ligne pour cet Id et on supprimera toutes les autres lignes de l'Id qui sont à False
Mais s'il n'y a pas de True associé à cet Id, alors on garde toutes les lignes

Thais

Pour le moment, j'ai un bout de solution, mais c'est pas très beau ....

Code:

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grouped = df.groupby(['ID'])
 
df_end = pd.DataFrame(columns=['ID','VALUE','FILTRE'])
for name,group in grouped:
    df_tmp = group[group['FILTRE'] == True]
    if (len(df_tmp.index)) == 0:
        df_tmp = group
    df_end = pd.concat([df_end,df_tmp])
 
print(df_end)

Si vous avez mieux, je suis preneuse ;-)

Thais