Question

好，我要尝试解释我的问题，我有一个带数据的csv文件，数据是波长和幅度，图像包含在这里。

所以，我只选择500nm至800nm（波）之间的数据，

import pandas as pd
import numpy as np
excelfile=pd.read_csv('Files/660nm.csv');
excelfile.head();
wave = excelfile['Longitud'];
wave = np.array(wave);
X = excelfile['Amplitud'];
X = np.array(X);
wave = wave[(wave > 500) & (wave < 800)]

这确实满足了我的初衷，但我想将此选择扩展到幅度（X）列，以具有两个尺寸相同的数组。在我的实际代码中，我必须创建一个索引以选择振幅数组（X）中的数据：

indices = np.arange(382,775,1)
X = np.take(X, indices)

但这不是最佳实践，如果我不能将第一个列选择扩展到振幅列，则不必制作另一个数组来索引X数组，也不必检查该数组的扩展，有关呢？谢谢。

Answer 1

就像@ALollz指出的那样，您不应该拆分DataFrame。而是只过滤整个数据帧的波长。请参阅DataFrame.loc

的文档

import pandas as pd
import numpy as np

# some dummy data
excelfile = pd.DataFrame({'Longitud': np.random.random(100) * 1000,
                          'Amplitud': np.arange(100)})

wave = excelfile['Longitud']
excelfile_filtered = excelfile.loc[(wave > 500) & (wave < 800)]
X = excelfile_filtered ['Amplitud'].values  # yields an array

Python 3.7 + Numpy + pandas数组在范围之间选择数据

1 个答案: