Python Pandas如何獲取列匹配特定值的行

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(jué)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(guò)來(lái)看看吧。

給定一個(gè)帶有列"BoolCol"的DataFrame，如何找到滿足條件"BoolCol" == True的DataFrame的索引

目前有迭代的方式來(lái)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(guò)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(kāi)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(guò)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(qǐng)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(lái)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

Python的優(yōu)點(diǎn)有哪些

1、簡(jiǎn)單易用，與C/C++、Java、C# 等傳統(tǒng)語(yǔ)言相比，Python對(duì)代碼格式的要求沒(méi)有那么嚴(yán)格；2、Python屬于開(kāi)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(guò)程編程,也支持面向?qū)ο缶幊蹋?、Python是一種解釋性語(yǔ)言，Python寫(xiě)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(jiàn)功能。

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