Pandas中基于数值趋势过滤行：筛选含多个同正负演变值的记录

可量化的判定规则 #

先将筛选要求转化为机器可识别的判断标准，与示例结果完全对齐：

• 逐行遍历所有Evol_前缀的年度演变值列
• 分别统计该行中大于0的正向值数量、小于0的负向值数量，0值不参与任何方向的计数
• 只要任意一个方向的计数≥2（即存在多个同属性值），就保留该行，其余行过滤

规则匹配度验证：

• Juice Factory行：正向值1个、负向值1个，计数不满足要求，过滤
• Food Factory行：负向值2个，满足保留条件
• Cloth Factory行：正向值1个，其余为0值，计数不满足要求，过滤

代码实现 #

import pandas as pd

# 复现示例原始数据表
df = pd.DataFrame({
    "Client": ["Juice Factory", "Food Factory", "Cloth Factory"],
    "Evol_2019": [0, -1, 2],
    "Evol_2020": [1, 0, 0],
    "Evol_2021": [-1, -2, 0]
})

# 自动识别所有演变值列，后续新增年度列时无需修改代码逻辑
evol_cols = df.columns[df.columns.str.startswith("Evol_")]

# 生成逐行筛选掩码
pos_count = (df[evol_cols] > 0).sum(axis=1)
neg_count = (df[evol_cols] < 0).sum(axis=1)
keep_condition = (pos_count >= 2) | (neg_count >= 2)

# 得到筛选后的结果
filtered_df = df[keep_condition]

灵活调整提示 #

• 若需要修改“多个同属性值”的判断阈值，比如要求连续3年同方向才保留，只需将判断条件中的>=2替换为对应阈值即可
• 该逻辑不会将0值误判为正向或负向属性，完全贴合示例中的判断逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Houbi