Question

我从CSV文件读入了几千行，其中包含用于计算不同输出的数据。我读了这个CSV文件并将输入存储在Pandas数据帧中。然后我使用itterrows()循环遍历数据帧。有时我的代码会失败，此时我希望在原始文件中读取，但在失败后在行中选择进程。因此，当发生这种情况时，请设置我的代码，以便在输入itterrows() for循环之前取消注释两行并将原始数据帧切割为大小：

# slicing it and re-indexing when a restart is needed
df_slice = df.iloc[1292:,]
for index,row in df_slice.iterrows():

但是，如果我如上所示切片原始数据帧，那么`itterrows（）'循环中的索引值从1292开始，因此从较小的切片数据帧的顶部跳过1292个位置。我怎样才能从0/1开始？

我尝试重置索引：

# slicing it and re-indexing when a restart is needed
df_slice = df.iloc[1292:,]
df_slice.reset_index()

for index,row in df_slice.iterrows():

但这并没有改变一件事 - for index,row in df_slice.iterrows():中的索引仍然停留在1292，因此在切片索引上下降了1292个点。

那么，如何将iterrows()指向某个起始行（在原始索引上）或正确切片并重置较小数据帧的索引，以便能够从新的“顶部”行开始，向下移动。

Answer 1

您需要使用.ix而不是.iloc对数据框进行切片，如下所示：

df_slice = df.ix[1292:]

我遇到了类似的问题，我的困惑来自于在Pandas中有两种不同的方式来切割DataFrame。按标签（.ix）和整数位置（.iloc）。 df.itterows()会返回基于标签的索引，因此要从中断的地方继续，您需要使用.ix

Answer 2

这里有同样的问题： df_slice.reset_index（）不会重置df_slice上的索引，而是复制它的副本。使用drop，以便旧索引不会在df_slice中显示为列。

df_slice.reset_index(inplace=True,drop=True)

在切片/重置索引

2 个答案: