我正在寻找使用pandas数据帧复制numpy数组的行为。我想传递一个索引和列名数组,并获得在相应索引和列名中找到的对象列表。
import pandas as pd
import numpy as np
numpy:
array=np.array(range(9)).reshape([3,3])
print array
print array[[0,1],[0,1]]
[[0 1 2]
[3 4 5]
[6 7 8]]
[0 4]
在熊猫中:
prng = pd.period_range('1/1/2011', '1/1/2013', freq='A')
df=pd.DataFrame(array,index=prng)
print df
0 1 2
2011 0 1 2
2012 3 4 5
2013 6 7 8
df[[2011,2012],[0,1]]
预期产出:
[0 4]
我应该如何对此数据帧进行切片以使其返回与numpy相同的数据?
答案 0 :(得分:8)
熊猫不直接支持这一点;它可以,但问题是如何指定你想要坐标而不是不同的轴,例如df.iloc[[0,1],[0,1]]
表示
给我0和第1行以及0和1列。
那就是说,你可以这样做:
您更新了问题并说您想从索引值
开始In [19]: row_indexer = df.index.get_indexer([Period('2011'),Period('2012')])
In [20]: col_indexer = df.columns.get_indexer([0,1])
In [21]: z = np.zeros(df.shape,dtype=bool)
In [22]: z[row_indexer,col_indexer] = True
In [23]: df.where(z)
Out[23]:
0 1 2
2011 0 NaN NaN
2012 NaN 4 NaN
2013 NaN NaN NaN
这似乎更容易(这些是位置)
In [63]: df.values[[0,1],[0,1]]
Out[63]: array([0, 4])
或者这个;因为Period索引将从字符串中正确切片(这里不使用整数)
In [26]: df.loc['2011',0]
Out[26]: 0
In [27]: df.loc['2012',1]
Out[27]: 4