Question

当我尝试从符合条件的行中提取数据时遇到错误。
我使用的代码非常简单：

    for c in classes:
           print(X[y == c])

其中 X 是DataFrame中样本的特征， y 是DataFrame中样本的类，而 c 是类标签的列表。
我将这段代码用于两个数据集，它适用于数据集，但不适用于另一个数据集，尽管两者的格式均相同。

在数据集出现错误的情况下，我通过以下方式打印了y == c：

     print(y == c)

它返回了这个：

           Classes
     0     True
     1     True
     2     True
           ...
     4572  False
     4573  False
     4574  False

因此，我假设条件匹配工作正常。
但是，当我通过以下方式打印X[y == c]时：

  print(X[y == c])

结果是这样的：

            0   1   2
     0    NaN NaN NaN
     1    NaN NaN NaN
     2    NaN NaN NaN
     3    NaN NaN NaN
           ...
     4574 NaN NaN NaN

请注意， X 和 y 是普通的DataFrame，如下所示：
X

                     0           1          2
     0       -3.786900    9.411757  -2.246594
     1      742.632101  -74.001353  -0.567936
     2     2019.854074  102.077111 -23.776775
     3      -93.048341    3.008569  -1.043599
           ...
     4754  -247.754953   -6.851270  -0.984777

y

这个问题可以解决吗？

Answer 1

如果两个DataFrames中都有相同的数据长度和相同的索引值，请沿Classes轴的0列DataFrame使用布尔值True，然后通过DataFrame.eq检查每行至少df = X[X.eq(Y['Classes'], axis=0).any(axis=1)]，并通过DataFrame.any进行过滤：

private void gvLoadAllData_DoubleClick(object sender, MouseButtonEventArgs e)
    {
        if ((e.OriginalSource as FrameworkElement).Parent is DataGridCell) DoSomething();
    }

Answer 2

我找出了问题的原因。 X和y的长度相同。我只有Data1遇到了上述问题，而Data2却没有。

我检查了Data1和Data2中y的数据类型，发现y是

<类'pandas.core。 series.Series >与Data2（有效）
<类'pandas.core。 frame.DataFrame '>与Data1（不起作用）

我通过以下方式将Data1中的y转换为Series：

    y = y.ix[:,0]

，然后提取行即可正常工作。

从pandas DataFrame中选择行的问题

2 个答案: