Diberikan DataFrame dengan kolom "BoolCol", kami ingin mencari indeks dari DataFrame di mana nilai-nilai untuk "BoolCol" == True
Saat ini saya memiliki iterasi cara untuk melakukannya, yang bekerja dengan sempurna:
for i in range(100,3000):
if df.iloc[i]['BoolCol']== True:
print i,df.iloc[i]['BoolCol']
Tapi ini tidak benar panda's cara untuk melakukannya. Setelah beberapa penelitian, saat ini saya menggunakan kode ini:
df[df['BoolCol'] == True].index.tolist()
Yang satu ini memberikan saya sebuah daftar indeks, tetapi mereka tidak setara, ketika saya memeriksa mereka dengan melakukan:
df.iloc[i]['BoolCol']
Hasilnya adalah benar-benar Palsu!!
Yang akan menjadi benar Panda cara untuk melakukan ini?
df.iloc[i]
mengembalikan engan
baris df
. aku
tidak mengacu ke indeks label, aku
adalah 0-berdasarkan indeks.
Sebaliknya, atribut index
kembali indeks yang sebenarnya label, bukan numerik baris-indeks:
df.index[df['BoolCol'] == True].tolist()
atau ekuivalen,
df.index[df['BoolCol']].tolist()
Anda dapat melihat perbedaan yang cukup jelas dengan bermain dengan DataFrame dengan non-default index yang tidak sama dengan baris's numerik posisi:
df = pd.DataFrame({'BoolCol': [True, False, False, True, True]},
index=[10,20,30,40,50])
In [53]: df
Out[53]:
BoolCol
10 True
20 False
30 False
40 True
50 True
[5 rows x 1 columns]
In [54]: df.index[df['BoolCol']].tolist()
Out[54]: [10, 40, 50]
Jika anda ingin menggunakan indeks,
In [56]: idx = df.index[df['BoolCol']]
In [57]: idx
Out[57]: Int64Index([10, 40, 50], dtype='int64')
kemudian anda dapat memilih baris menggunakan loc
bukan iloc
:
In [58]: df.loc[idx]
Out[58]:
BoolCol
10 True
40 True
50 True
[3 rows x 1 columns]
Perhatikan bahwa loc
juga dapat menerima boolean array:
In [55]: df.loc[df['BoolCol']]
Out[55]:
BoolCol
10 True
40 True
50 True
[3 rows x 1 columns]
Jika anda memiliki boolean array, topeng
, dan perlu ordinal nilai indeks, anda dapat menghitung mereka menggunakan np.flatnonzero
:
In [110]: np.flatnonzero(df['BoolCol'])
Out[112]: array([0, 3, 4])
Gunakan df.iloc
untuk memilih baris dengan urutan indeks:
In [113]: df.iloc[np.flatnonzero(df['BoolCol'])]
Out[113]:
BoolCol
10 True
40 True
50 True
Dapat dilakukan dengan menggunakan numpy di mana() fungsi:
import pandas as pd
import numpy as np
In [716]: df = pd.DataFrame({"gene_name": ['SLC45A1', 'NECAP2', 'CLIC4', 'ADC', 'AGBL4'] , "BoolCol": [False, True, False, True, True] },
index=list("abcde"))
In [717]: df
Out[717]:
BoolCol gene_name
a False SLC45A1
b True NECAP2
c False CLIC4
d True ADC
e True AGBL4
In [718]: np.where(df["BoolCol"] == True)
Out[718]: (array([1, 3, 4]),)
In [719]: select_indices = list(np.where(df["BoolCol"] == True)[0])
In [720]: df.iloc[select_indices]
Out[720]:
BoolCol gene_name
b True NECAP2
d True ADC
e True AGBL4
Meskipun anda don't selalu membutuhkan index untuk pertandingan, tetapi kalau-kalau anda perlu:
In [796]: df.iloc[select_indices].index
Out[796]: Index([u'b', u'd', u'e'], dtype='object')
In [797]: df.iloc[select_indices].index.tolist()
Out[797]: ['b', 'd', 'e']
Pertama, anda dapat memeriksa query
ketika target kolom adalah jenis bool
(PS: tentang bagaimana untuk menggunakannya silahkan cek link )
df.query('BoolCol')
Out[123]:
BoolCol
10 True
40 True
50 True
Setelah kita filter asli df oleh Boolean kolom kita dapat memilih indeks .
df=df.query('BoolCol')
df.index
Out[125]: Int64Index([10, 40, 50], dtype='int64')
Juga panda memiliki nol
, kita hanya pilih posisi Benar
baris dan menggunakannya iris DataFrame
atau index
df.index[df.BoolCol.nonzero()[0]]
Out[128]: Int64Index([10, 40, 50], dtype='int64')
Saya diperpanjang ini pertanyaan itu adalah bagaimana untuk mendapatkan baris
, kolom
dan nilai
dari semua pertandingan yang nilai?
berikut ini adalah solusinya:
`` impor panda sebagai pd impor numpy sebagai np
def search_coordinate(df_data: pd.DataFrame, search_set: set) -> klik disini: nda_values = df_data.nilai-nilai tuple_index = np.di mana(np.isin(nda_values, [e untuk e di search_set])) kembali [(row, col, nda_values[row][col]) untuk row, col di zip(tuple_index[0], tuple_index[1])]
jika nama == 'utama': test_datas = [['kucing', 'anjing', ''], ['ikan mas', '', 'kucing'], ['Anjing', 'hamster', 'mouse'] ] df_data = pd.DataFrame(test_datas) cetak(df_data) result_list = search_coordinate(df_data, {'anjing', 'Anjing'}) cetak(f"\n\n{'baris':<4} {'col':<4} {'nama':>10") [cetak(f"{baris:<4} {col:<4} {nama:>10") untuk row, col, nama di result_list] ``
Output:
`` 0 1 2 0 kucing anjing 1 ikan mas kucing 2 anak Anjing hamster mouse
row col nama 0 1 anjing 2 0 Puppy ``