pandas基于字符串类别的bins列过滤返回空DataFrame问题求助

• 你的bins列是字符串格式，直接用字符串做大小比较是逐字符按ASCII码判断，完全不符合区间的实际数值大小逻辑，所以筛选结果不符合预期
• 你写的df.query()存在语法错误，条件中的字符串值没有加引号，本身无法正确执行

方法1：提取区间左边界数值做筛选 #

先提取每个bins区间的左边界转为浮点型，再基于数值筛选大于等于11的行即可，无需保留辅助列：

df_filtered = df[df['bins'].str.split(' - ', expand=True)[0].astype(float) >= 11]

如果需要保留左边界字段后续使用，可以拆分写：

# 提取区间左边界转为浮点型存入新列
df['bins_left'] = df['bins'].str.split(' - ', expand=True)[0].astype(float)
# 筛选左边界大于等于11的行
df_filtered = df[df['bins_left'] >= 11]

方法2：使用query语法实现筛选 #

需要指定engine为python以支持字符串处理方法：

df_filtered = df.query("bins.str.split(' - ', expand=True)[0].astype(float) >= 11", engine='python')

筛选后的结果如下，仅保留bins为11.0 - 12.0的两行：

bins     A    C   D
11.0 -  12.0  12.0  0.2  24
11.0 -  12.0  12.0  0.2  24

内容的提问来源于stack exchange，提问作者user3459293