export dataframe zu json mit zwei Filtern

Question

Ich habe einen Datenrahmen df, den ich in Json-Ausgabe exportieren möchte. Ich muss auch auf zwei Spalten filtern, sagen wir Spalte a und Spalte b. Standardmäßig muss ich den gesamten Datenrahmen exportieren, aber ich möchte auch Werte an Spalte a und Spalte b als optionale Variablen übergeben, um nur bestimmte Daten zu exportieren. Wenn zum Beispiel col a = "yes" und col b = "red", exportieren Sie es. Ich habe es versucht: df.to_json, aber ich möchte auch wissen, wie man filtert. Wie kann ich das erreichen? Ich bin neu in Pandas und Python, bitte geben Sie detailliertere Erklärungen. Jede Hilfe wird geschätzt, vielen Dank!

Answer 1

Ich denke, Sie brauchen boolean indexing mit & (and), aber ist auch erforderlich, überprüfen Sie, ob alle Werte benötigen. Lösung ist eine weitere Bedingungen hinzufügen und verketten mit | (or).

df = pd.DataFrame({'col a':['yes','no','yes', 'yes'], 
        'col b':['red','green','orange','red']}) 
print (df) 
    col a col b 
0 yes  red 
1 no green 
2 yes orange 
3 yes  red 

def filtering(a='ALL',b='ALL'): 

    m1 = df['col a'] == a 
    m2 = df['col b'] == b 
    m3 = a == 'ALL' 
    m4 = b == 'ALL' 
    return df[(m1|m3) & (m2|m4)].to_json() 

print (filtering()) 
{"col a":{"0":"yes","1":"no","2":"yes","3":"yes"}, 
"col b":{"0":"red","1":"green","2":"orange","3":"red"}} 

print (filtering('yes','red')) 
{"col a":{"0":"yes","3":"yes"},"col b":{"0":"red","3":"red"}} 

EDIT:

Für das Filtern von Listen von Werten Lösung ähnlich, nur Bedingungen geändert - Notwendigkeit isin und in (ändern ALL bis zu einem gewissen universellen Wert nie in Daten):

def filtering(a=['ALL'],b=['ALL']): 

    m1 = df['col a'].isin(a) 
    m2 = df['col b'].isin(b) 
    m3 = 'ALL' in a 
    m4 = 'ALL' in b 
    return df[(m1|m3) & (m2|m4)].to_json() 
print (filtering()) 
{"col a":{"0":"yes","1":"no","2":"yes","3":"yes"}, 
"col b":{"0":"red","1":"green","2":"orange","3":"red"}} 

print (filtering(['yes'],['red', 'orange'])) 
{"col a":{"0":"yes","2":"yes","3":"yes"}, 
"col b":{"0":"red","2":"orange","3":"red"}}