如何根据列值切片pandas数据帧?

时间:2015-03-10 13:05:08

标签: python python-2.7 pandas

我有一个pandas数据框,格式如下:

year    col1 
y1      val_1 
y1      val_2
y1      val_3
y2      val_4
y2      val_5
y2      val_6
y3      val_7
y3      val_8
y3      val_9

如何仅选择直到第2年的值并省略第3年?

我需要一个new_data框架,如下所示:

   year      col1 
    y1      val_1 
    y1      val_2
    y1      val_3
    y2      val_4
    y2      val_5
    y2      val_6

y1, y2, y3代表年份值

1 个答案:

答案 0 :(得分:6)

在您的样本数据集上,以下工作:

In [35]:

df.iloc[0:df[df.year == 'y3'].index[0]]
Out[35]:
  year   col1
0   y1  val_1
1   y1  val_2
2   y1  val_3
3   y2  val_4
4   y2  val_5
5   y2  val_6

因此,我们执行一个布尔索引来查找与年份值相等的行:

In [36]:

df[df.year == 'y3']
Out[36]:
  year   col1
6   y3  val_7
7   y3  val_8
8   y3  val_9

但我们对索引很感兴趣,所以我们可以用它来切片:

In [37]:

df[df.year == 'y3'].index
Out[37]:
Int64Index([6, 7, 8], dtype='int64')

但我们只需要切片的第一个值,因此调用index[0],但是如果你已经按年值排序,那么只执行df[df.year < y3]会更简单并且有效。