Question

我想过滤一个表并选择几列，处理它们，然后与原始表合并（左连接）。

原来的df是这样的：

(pandas index)    source         destination        freq
0                 source_path1   destination_1      day
1                 source_path2   destination_2      hour
2                 source_path3   destination_3      day

然后我使用 df.loc 来过滤和选择一些列：

df_copy_hour=df.loc[df['freq']=="hour", ["source","destination"]]

这给了我一个新的 df，但有一个新的行索引：

(pandas index)    source         destination 
0                 source_path2   destination_2

df.loc 有没有办法保留原来的索引？我想使用索引与原始表执行左连接（在对数据做了一些操作之后）。

谢谢

Answer 1

您可以使用 where() 方法并将 loc[] 访问器链接到它：

df_copy_hour=df.where(df['freq']=="hour").loc[:,["source","destination"]]

现在如果你打印 df_copy_hour 你会得到：

                 source        destination
(pandas index)      
0               NaN             NaN
1               source_path2    destination_2
2               NaN             NaN

现在如果要删除 NaN 值，请使用：

df_copy_hour=df_copy_hour.dropna()

所以现在如果你打印 df_copy_hour 你会得到：

                 source         destination
(pandas index)      
1                source_path2   destination_2

或

您可以通过以下方式在单行中执行此操作：

df_copy_hour=df.where(df['freq']=="hour").loc[:,["source","destination"]].dropna()

Pandas 使用 df.loc 保留原始行索引

1 个答案: