Question

我有一个pandas数据框，我想通过传递一个名称列表作为索引1和index2来获得它的一部分：

这是我的数据框示例：

| index1  |  index2  |        |
|-----------------------------|
| chicago |  rome    |  0.22  |
| berlin  |  praha   |  1.22. |
...

我想获得一个新的数据框，它只包含index1和index2在城市列表中的元组。

如果我这样做：

df.loc['chicago', 'rome']

我得到0.22，但是我想传递index1和2中的城市列表：

df.loc[list_ofCities1, list_ofCities2]

大熊猫有什么办法吗？

Answer 1

您很亲密，一对需要tuples：

df.loc[('chicago', 'rome')]

要检查多个值，请使用Index.isin和MultiIndex.get_level_values：

m1 = df.index.get_level_values(0).isin(list_ofCities1) 
m2 = df.index.get_level_values(1).isin(list_ofCities2)

df = df[m1 & m2]

或Index.isin和带有boolean indexing的元组列表：

df = df.loc[df.index.isin(list(zip(list_ofCities1, list_ofCities2)))]

示例：

df = pd.DataFrame({
        'A':list('abcdec'),
         'E':[5,3,6,9,2,4],
         'F':list('aaabgg')
}).set_index(['A','F'])['E']


list_ofCities1 = list('abc')
list_ofCities2 = list('ang')

df = df[df.index.isin(list(zip(list_ofCities1, list_ofCities2)))]
print (df)
A  F
a  a    5
c  g    4
Name: E, dtype: int64

另一个想法是将Index.intersection与loc一起使用：

df = df.loc[df.index.intersection(list(zip(list_ofCities1, list_ofCities2)))]
print (df)
A  F
a  a    5
c  g    4
Name: E, dtype: int64

使用多个索引获取部分DataFrame

1 个答案: