如何按行过滤Pandas DataFrame？保留std大于1000的列

你的代码df.describe().sort_values(by = 'std', axis = 1).loc['std'] > 1000仅生成了布尔判断结果，没有用该结果去筛选列，因此无法达到保留符合条件列的预期效果。以下是正确的实现步骤：

步骤1：生成完整统计描述结果 #

先获取数据集的全量统计描述：

desc = df.describe()

步骤2：创建筛选掩码 #

提取std行中数值大于1000的布尔筛选条件：

std_mask = desc.loc['std'] > 1000

步骤3：筛选目标列 #

用布尔掩码过滤统计描述结果的列，得到所有标准差大于1000的列的完整统计信息：

filtered_desc = desc.loc[:, std_mask]

可选：排序后再筛选 #

如果需要按标准差排序后保留结果，可将排序与筛选合并：

# 按标准差降序排列后筛选
filtered_desc = df.describe().sort_values(by='std', axis=1, ascending=False).loc[:, std_mask]

执行后即可得到仅包含标准差大于1000的列的describe()结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Katsu