给定一个带有列"BoolCol"的DataFrame,如何找到满足条件"BoolCol" == True的DataFrame
的索引
目前有迭代的方式来做到这一点:
for i in range(100,3000): if df.iloc[i]['BoolCol']== True: print i,df.iloc[i]['BoolCol']
这虽然可行,但不是标准的 Pandas 方式。经过一番研究,我目前正在使用这个代码:
df[df['BoolCol'] == True].index.tolist()
这个给了我一个索引列表,但跟我想要的不匹配,当检查:
df.iloc[i]['BoolCol']
其结果实际上是False!
如何使用正确的 Pandas 方式做到这一点?
最佳解决方法
df.iloc[i]返回df的第i行。 i不引用索引标签,i是从0开始的索引。
相反,属性index返回实际的索引标签,而不是数字row-indices:
df.index[df['BoolCol'] == True].tolist()
或者等同地,
df.index[df['BoolCol']].tolist()
通过使用带有"unusual"索引的DataFrame,可以非常清楚地看到差异:
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选择行:
In [58]: df.loc[idx] Out[58]: BoolCol 10 True 40 True 50 True [3 rows x 1 columns]
请注意,loc也可以接受布尔数组:
In [55]: df.loc[df['BoolCol']] Out[55]: BoolCol 10 True 40 True 50 True [3 rows x 1 columns]
如果您有一个布尔数组mask,并且需要序数索引值,则可以使用np.flatnonzero来计算它们:
In [110]: np.flatnonzero(df['BoolCol']) Out[112]: array([0, 3, 4])
使用df.iloc按顺序索引选择行:
In [113]: df.iloc[np.flatnonzero(df['BoolCol'])] Out[113]: BoolCol 10 True 40 True 50 True python pandas
参考文献
Python Pandas: Get index of rows which column matches certain value
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python Pandas 获取列匹配特定值的行的索引问题,希望对大家有所帮助,如果大家有任何疑问请给我留言,小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持!
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稳了!魔兽国服回归的3条重磅消息!官宣时间再确认!
昨天有一位朋友在大神群里分享,自己亚服账号被封号之后居然弹出了国服的封号信息对话框。
这里面让他访问的是一个国服的战网网址,com.cn和后面的zh都非常明白地表明这就是国服战网。
而他在复制这个网址并且进行登录之后,确实是网易的网址,也就是我们熟悉的停服之后国服发布的暴雪游戏产品运营到期开放退款的说明。这是一件比较奇怪的事情,因为以前都没有出现这样的情况,现在突然提示跳转到国服战网的网址,是不是说明了简体中文客户端已经开始进行更新了呢?
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