DataFrame среза панды по строке

Я работаю с данными опроса, загруженными из файла h5 как hdf = pandas.HDFStore('Survey.h5') через пакет панд. В этом DataFrameВсе строки - это результаты одного опроса, а столбцы - ответы на все вопросы в рамках одного опроса.

Я стремлюсь уменьшить этот набор данных до меньшего DataFrame включая только строки с определенным изображенным ответом на определенный вопрос, то есть со всем одинаковым значением в этом столбце. Я могу определить значения индекса всех строк с этим условием, но я не могу найти, как удалить эти строки или сделать новый df только с этими строками.

Источник

4 ответа

Решение
In [36]: df
Out[36]:
   A  B  C  D
a  0  2  6  0
b  6  1  5  2
c  0  2  6  0
d  9  3  2  2

In [37]: rows
Out[37]: ['a', 'c']

In [38]: df.drop(rows)
Out[38]:
   A  B  C  D
b  6  1  5  2
d  9  3  2  2

In [39]: df[~((df.A == 0) & (df.B == 2) & (df.C == 6) & (df.D == 0))]
Out[39]:
   A  B  C  D
b  6  1  5  2
d  9  3  2  2

In [40]: df.ix[rows]
Out[40]:
   A  B  C  D
a  0  2  6  0
c  0  2  6  0

In [41]: df[((df.A == 0) & (df.B == 2) & (df.C == 6) & (df.D == 0))]
Out[41]:
   A  B  C  D
a  0  2  6  0
c  0  2  6  0
Источник

Если вы уже знаете индекс, который вы можете использовать .loc:

In [12]: df = pd.DataFrame({"a": [1,2,3,4,5], "b": [4,5,6,7,8]})

In [13]: df
Out[13]:
   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  4  7
4  5  8

In [14]: df.loc[[0,2,4]]
Out[14]:
   a  b
0  1  4
2  3  6
4  5  8

In [15]: df.loc[1:3]
Out[15]:
   a  b
1  2  5
2  3  6
3  4  7
Источник

Использоватьqueryдля поиска конкретных условий:

      In [3]: df
Out[3]: 
   age family   name
0    1      A   john 
1   36      A  jason 
2   32      A   jane 
3   26      B   jack 
4   30      B  james 

In [4]: df.query('age > 30 & family == "A"')
Out[4]: 
   age family   name
1   36      A  jason 
2   32      A   jane
Источник

Если вам просто нужно получить topряды; вы можете использовать df.head(10)

Источник
Другие вопросы по тегам