這篇文章給大家分享的是有關(guān)Python Pandas如何獲取列匹配特定值的行的內(nèi)容。小編覺得挺實(shí)用的,因此分享給大家做個(gè)參考,一起跟隨小編過來看看吧。
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的索引
目前有迭代的方式來做到這一點(diǎn):
for i in range(100,3000): if df.iloc[i]['BoolCol']== True: print i,df.iloc[i]['BoolCol']
這雖然可行,但不是標(biāo)準(zhǔn)的 Pandas 方式。經(jīng)過一番研究,我目前正在使用這個(gè)代碼:
df[df['BoolCol'] == True].index.tolist()
這個(gè)給了我一個(gè)索引列表,但跟我想要的不匹配,當(dāng)檢查:
df.iloc[i]['BoolCol']
其結(jié)果實(shí)際上是False!
如何使用正確的 Pandas 方式做到這一點(diǎn)?
最佳解決方法
df.iloc[i]返回df的第i行。 i不引用索引標(biāo)簽,i是從0開始的索引。
相反,屬性index返回實(shí)際的索引標(biāo)簽,而不是數(shù)字row-indices:
df.index[df['BoolCol'] == True].tolist()
或者等同地,
df.index[df['BoolCol']].tolist()
通過使用帶有"unusual"索引的DataFrame,可以非常清楚地看到差異:
df = pd.DataFrame({'BoolCol': [True, False, False, True, True]}, index=[10,20,30,40,50]) In [53]: df Out[53]: BoolCol 10 True 20 False 30 False 40 True 50 True [5 rows x 1 columns] In [54]: df.index[df['BoolCol']].tolist() Out[54]: [10, 40, 50]
如果你想使用索引,
In [56]: idx = df.index[df['BoolCol']] In [57]: idx Out[57]: Int64Index([10, 40, 50], dtype='int64')
那么您可以使用loc而不是iloc選擇行:
In [58]: df.loc[idx] Out[58]: BoolCol 10 True 40 True 50 True [3 rows x 1 columns]
請注意,loc也可以接受布爾數(shù)組:
In [55]: df.loc[df['BoolCol']] Out[55]: BoolCol 10 True 40 True 50 True [3 rows x 1 columns]
如果您有一個(gè)布爾數(shù)組mask,并且需要序數(shù)索引值,則可以使用np.flatnonzero來計(jì)算它們:
In [110]: np.flatnonzero(df['BoolCol']) Out[112]: array([0, 3, 4])
使用df.iloc按順序索引選擇行:
In [113]: df.iloc[np.flatnonzero(df['BoolCol'])] Out[113]: BoolCol 10 True 40 True 50 True python pandas
1、簡單易用,與C/C++、Java、C# 等傳統(tǒng)語言相比,Python對代碼格式的要求沒有那么嚴(yán)格;2、Python屬于開源的,所有人都可以看到源代碼,并且可以被移植在許多平臺(tái)上使用;3、Python面向?qū)ο?,能夠支持面向過程編程,也支持面向?qū)ο缶幊蹋?、Python是一種解釋性語言,Python寫的程序不需要編譯成二進(jìn)制代碼,可以直接從源代碼運(yùn)行程序;5、Python功能強(qiáng)大,擁有的模塊眾多,基本能夠?qū)崿F(xiàn)所有的常見功能。
感謝各位的閱讀!關(guān)于“Python Pandas如何獲取列匹配特定值的行”這篇文章就分享到這里了,希望以上內(nèi)容可以對大家有一定的幫助,讓大家可以學(xué)到更多知識,如果覺得文章不錯(cuò),可以把它分享出去讓更多的人看到吧!
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網(wǎng)站題目:PythonPandas如何獲取列匹配特定值的行-創(chuàng)新互聯(lián)
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