Question

假设我有一个名为Groceries的数据集。库存具有商店中食品的条形码及其库存类型。我将其作为数据框加载到大熊猫中，我想创建特定库存类型的所有物品的条形码列表，以便随后可以使用条形码从其他数据框中识别信息。

使用熊猫最有效的方法是什么？

Groceries = {'Stock_type': ['Apple', 'Apple', 'Orange', 'Chicken', 'Orange', 'Chocolate'], 'Bar_Code': [12442, 23534, 53245, 15453, 23453, 13451]}

Groceries_df = pd.DataFrame(data=Groceries)

Groceries_df
   Bar_Code  Stock_type
0     12442       Apple
1     23534       Apple
2     53245      Orange
3     15453     Chicken
4     23453      Orange
5     13451   Chocolate

本质上，这是我要对其进行分析的另一个较大数据集所遇到的相同问题。我需要从一个数据帧中收集一组唯一的标识元数据，以便可以从其他数据帧中提取这些数据点的值。

Answer 1

将数据加载到数据框

import pandas as pd
Groceries = {'Stock_type': ['Apple', 'Apple', 'Orange', 'Chicken', 'Orange', 'Chocolate'], 'Bar_Code': [12442, 23534, 53245, 15453, 23453, 13451]}
Groceries_df = pd.DataFrame(Groceries)

所有特定库存类型（例如Apple）的物品的条形码

Groceries_df[Groceries_df['Stock_type']=='Apple']

条形码的Python列表（将一系列条形码转换为列表）

list(Groceries_df[Groceries_df['Stock_type']=='Apple']['Bar_Code'])

如何从列中提取一组值的索引？

1 个答案: