根据浮点值查询数据帧索引

Question

说我有这样的数据框：

     a  b  c  d  e
index                                             
0       -202     -236      135     -178     -186
8       -139     -102      112     -100     -112
10       -77      -33       89      -22      -37
18       -16       35       62       46       26
20        45       67       36      114       90

我知道我可以使用df= df.iloc[0:2]这样的东西来提取前3行数据。我的问题是：我可以根据索引值查询索引而不是索引位置吗？

例如，在不使用df= df.iloc[1, 3]的情况下提取index = 8,18的值。

Answer 1

是的！使用query

df.query('index <= 10')

         a    b    c    d    e
index                         
0     -202 -236  135 -178 -186
8     -139 -102  112 -100 -112
10     -77  -33   89  -22  -37

如果索引没有名称，您可以使用ilevel_0

df.index.name = None

df.query('ilevel_0 <= 10')

      a    b    c    d    e
0  -202 -236  135 -178 -186
8  -139 -102  112 -100 -112
10  -77  -33   89  -22  -37

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df.query('index in [8, 18]')

         a    b    c    d    e
index                         
8     -139 -102  112 -100 -112
18     -16   35   62   46   26

Answer 2

使用get_level_values

df[df.index.get_level_values(0)<=10]
Out[654]: 
         a    b    c    d    e
index                         
0     -202 -236  135 -178 -186
8     -139 -102  112 -100 -112
10     -77  -33   89  -22  -37

如果按值选择，则为loc

df.loc[[8,10],:]
Out[695]: 
         a    b    c    d    e
index                         
8     -139 -102  112 -100 -112
10     -77  -33   89  -22  -37

Answer 3

您可以使用pandas.Index.isin按索引进行过滤：

res = df[df.index.isin([8, 18])]

print(res)

#          a    b    c    d    e
# index                         
# 8     -139 -102  112 -100 -112
# 18     -16   35   62   46   26

或者对于范围：

res = df.loc[(df.index >= 0) & (df.index <= 10)]

print(res)

#          a    b    c    d    e
# index                         
# 0     -202 -236  135 -178 -186
# 8     -139 -102  112 -100 -112
# 10     -77  -33   89  -22  -37