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FreelanceConsultant
Asked: 2024-07-05 21:50:03 +0800 CST

如何使用索引从 Pandas DataFrame 中选择行？

  • 772

我正在尝试使用整数索引值从 Pandas DataFrame 中选择行。

这不起作用，并且我获得了索引错误。

  • 这表明，按索引选择行隐式地会导致reset_index()被调用，尽管我可能错了
  • 下面的例子解释了为什么我观察到的行为表明了这一点
import pandas

data = {
    'number': [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
    'fruit': 3 * ['apple'] + 3 * ['pear'] + 2 * ['banana'] + ['pear'] + ['apple'],
    'color': 3 * ['red', 'green', 'blue'] + ['red'],
    'letter': 5 * ['A', 'B'],
}
df = pandas.DataFrame(data)
df

Pandas 数据框

df_selected = df[df['fruit'] == 'pear']
df_selected

Pandas 数据框

df_selected.index
Index([3, 4, 5, 8], dtype='int64')

这当然表明我有一个 DataFrame，其索引包含值 3、4、5 和 8。

我现在想使用整数索引选择 DataFrame 中从第一次出现“pear”到最后一次出现的所有行：

我认为使用以下语法应该可以实现：

FIRST = 3
LAST = 8
df_selected[FIRST:LAST+1]

但我错了：

Pandas 数据框

  • 打印时（显示 DataFrame 到stdout或 Jupyter Notebook Cell）索引显示值3, 4, 5, 8。
  • 当使用语法df_selected[A:B]或df_selected.iloc[A:B]整数参数按索引进行选择时A，它们B被解释为df_selected.reset_index()已被调用
  • 我这样说是因为调用reset_index()会产生以下输出

Pandas 数据框

这意味着按索引选择时使用的正确范围是df_selected.iloc[0:3+1]

我知道这是一个非常基本的问题，但我希望有人可以给我指出正确的方向，让我理解为什么会出现这样的行为，如果有特殊的原因的话。

pandas

1 个回答

  1. Best Answer

    您应该使用loc按标签进行选择：

    FIRST = 3
LAST = 8

df_selected = df[df['fruit'] == 'pear']
out = df.loc[FIRST:LAST]

    或者：

    idx = df[df['fruit'] == 'pear'].index
out = df.loc[idx.min():idx.max()]

    注意：由于loc包括两端，因此您不需要+1。

    输出：

       number   fruit  color letter
3       4    pear    red      B
4       5    pear  green      A
5       6    pear   blue      B
6       7  banana    red      A
7       8  banana  green      B
8       9    pear   blue      A

    当使用 时df_selected[1:2]，其行为类似于iloc并从第四到第九个位置进行选择（因此仅选择带有标签的行8）。

    选择

    如果您的目标是选择第一个和最后一个匹配之间的所有值，那么您也可以使用布尔索引：

    m = df['fruit'].eq('pear')
out = df[m.cummax()&m[::-1].cummax()]

    怎么运行的：

       number   fruit  color letter      m  m.cummax()  m[::-1].cummax()      &
0       1   apple    red      A  False       False              True  False
1       2   apple  green      B  False       False              True  False
2       3   apple   blue      A  False       False              True  False
3       4    pear    red      B   True        True              True   True
4       5    pear  green      A   True        True              True   True
5       6    pear   blue      B   True        True              True   True
6       7  banana    red      A  False        True              True   True
7       8  banana  green      B  False        True              True   True
8       9    pear   blue      A   True        True              True   True
9      10   apple    red      B  False        True             False  False
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