Question

我尝试过布尔数组和.isin结构的不同组合，但我的熊猫不够强大。

如果我有以下示例数据帧：

In[1]:  import pandas as pd
        exampledf = pd.DataFrame({ 'factor1' : ['a', 'b', 'c', 'd', 'a', 'b', 'c', 'd'],
                                   'factor2' : ['e', 'e', 'e', 'e', 'f', 'f', 'f', 'f'],
                                   'numeric' : [1., 2., 3., 4., 5., 6., 7., 8.] })

我需要传递一个factor1，factor2对任意长度的列表，以返回具有这些因子组合的数据帧的子集。

例如：

In[2]:  def factorfilter(df, factorlist):
           # code goes here
           # returns a dataframe

        factorfilter(exampledf, [['a', 'e'], ['c', 'f']])

Out[2]:   factor1 factor2  numeric
        0       a       e        1
        6       f       f        7

（如果有更好的方法来设置它而不是列表，我很满意，这就是发生在我身上的事情，很容易产生并传递给函数。）

Answer 1

您可以使用多索引（索引关闭多个列）。我想到了两种从示例模式构建索引的方法。

import pandas as pd
index = pd.MultiIndex.from_product([list('abcd'),list('ef')],
                                   names=['factor1','factor2'])

或

factor1 = list('abcdabcd')
factor2 = list('eeeeffff')
index = pd.MultIndex.from_tuples(list(zip(factor1, factor2)),
                                 names=['factor1', 'factor2'])

由此，您可以通过

创建多索引 DataFrame

numerics = list(range(1,9))
df = pd.DataFrame({'numeric': numerics}, index=index)

df 输出

                 numeric
factor1 factor2
a       e              1
        f              2
b       e              3
        f              4
c       e              5
        f              6
d       e              7
        f              8

[8 rows x 1 columns]

然后，您可以通过将元组列表传递给 ix 属性来检索索引的子集。

subdf = df.ix[[('a','e'), ('c','f')]]

subdf 输出

                 numeric
factor1 factor2
a       e              1
c       f              6

[2 rows x 1 columns]

如何通过任意长度的两列列表对pandas数据帧进行子集化

1 个答案: