在Python中，有没有直接的方法来过滤pd.数据帧以列的两个值范围为条件？

Question

我得到了一个简单的数据帧：

df
Out[102]: 
         0        1
0   nfp_zb  0.04325
1   ftb_zb  0.05645
2   ftb_cl  0.09055
3     cl_2  0.12865
4   ftb_gc  0.13385
5     cl_1  0.22795
6     cl_3  0.26985
7     es_3  0.37955
8     es_2  0.39450
9     zb_3  0.42170
10    es_1  0.45170
11  nfp_es  0.47190
12    zb_2  0.50130
13  nfp_cl  0.53170
14  nfp_gc  0.74260
15    gc_2  0.76640
16    gc_3  0.80915
17    zb_1  0.83010
18    gc_1  0.89795

我所要做的就是选择大于阈值a的值和小于阈值b的值，这两个值的范围是不重叠的。想象一下（大于85%和小于15%）。显然，这两个条件都是独立的。所以我是这样做的：

def filter(df):
    df['filter'] = ""
    df.loc[df[1] > 0.85, 'filter'] = 1
    df.loc[df[1] < 0.15, 'filter'] = 1
    df = df[df['filter'] == 1]
    del df['filter']
    return df

我得到了正确的答案：

filter(df)
Out[104]: 
         0        1 
0   nfp_zb  0.04325       
1   ftb_zb  0.05645      
2   ftb_cl  0.09055      
3     cl_2  0.12865      
4   ftb_gc  0.13385      
18    gc_1  0.89795   

但是，我想知道是否有一个直接的方法来做到这一点，而不创建自定义公式。也许是使用groupby。。。。你知道吗

谢谢你的帮助

Answer 1

你可能想用布尔掩蔽。你知道吗

mask1 = df['1'] > .85
mask2 = df['1'] < .15

filtered = df[mask1 | mask2]