我有一个具有以下格式的 Pandas 数据框:
year col1
y1 val_1
y1 val_2
y1 val_3
y2 val_4
y2 val_5
y2 val_6
y3 val_7
y3 val_8
y3 val_9
如何仅选择直到第2年的值并忽略第3年的值?
我需要一个new_data框架,如下所示:
year col1
y1 val_1
y1 val_2
y1 val_3
y2 val_4
y2 val_5
y2 val_6
y1, y2, y3
代表年份值 最佳答案
在您的样本数据集上,以下工作:
In [35]:
df.iloc[0:df[df.year == 'y3'].index[0]]
Out[35]:
year col1
0 y1 val_1
1 y1 val_2
2 y1 val_3
3 y2 val_4
4 y2 val_5
5 y2 val_6
因此,请分解为一个 bool 索引来查找等于年份值的行:
In [36]:
df[df.year == 'y3']
Out[36]:
year col1
6 y3 val_7
7 y3 val_8
8 y3 val_9
但我们对索引感兴趣,因此可以将其用于切片:
In [37]:
df[df.year == 'y3'].index
Out[37]:
Int64Index([6, 7, 8], dtype='int64')
但是我们只需要第一个值进行切片,因此就可以调用
index[0]
,但是,如果您的df已经按年值排序,那么仅执行df[df.year < y3]
就会更加简单且有效。关于python - 如何根据列值切片 Pandas 数据帧?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题:https://stackoverflow.com/questions/28964495/