Ja ir dots DataFrame ar kolonnu "BoolCol", mēs vēlamies atrast DataFrame indeksus, kuros "BoolCol" == True.
Pašlaik man ir iterācijas veids, kā to izdarīt, kas darbojas perfekti:
for i in range(100,3000):
if df.iloc[i]['BoolCol']== True:
print i,df.iloc[i]['BoolCol']
Bet tas nav pareizais panda veids, kā to darīt. Pēc izpētes es pašlaik izmantoju šo kodu:
df[df['BoolCol'] == True].index.tolist()
Tas dod man indeksu sarakstu, bet tie nesakrīt, kad es tos pārbaudu, veicot:
df.iloc[i]['BoolCol']
Rezultāts faktiski ir False!!
Kurš būtu pareizākais Pandas veids, kā to izdarīt?
df.iloc[i]
atgriež df
rindiņu. i
neatsaucas uz indeksa etiķeti, i
ir indekss, kura pamatā ir 0.
Turpretī atribūts index
atgriež faktiskās indeksu etiķetes, nevis skaitliskos rindu indeksus:
df.index[df['BoolCol'] == True].tolist()
vai līdzvērtīgi,
df.index[df['BoolCol']].tolist()
Jūs varat redzēt atšķirību diezgan skaidri, spēlējoties ar DataFrame ar indeksu, kas nav noklusējuma indekss, kurš nav vienāds ar rindas skaitlisko pozīciju:
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]
Ja vēlaties izmantot indeksu,
In [56]: idx = df.index[df['BoolCol']]
In [57]: idx
Out[57]: Int64Index([10, 40, 50], dtype='int64')
tad rindas var atlasīt, izmantojot loc
, nevis iloc
:
In [58]: df.loc[idx]
Out[58]:
BoolCol
10 True
40 True
50 True
[3 rows x 1 columns]
Ņemiet vērā, ka loc
var pieņemt arī boolean masīvus:
In [55]: df.loc[df['BoolCol']]
Out[55]:
BoolCol
10 True
40 True
50 True
[3 rows x 1 columns]
Ja jums ir boolean masīvs mask
un ir nepieciešamas kārtas indeksu vērtības, tās var aprēķināt, izmantojot np.flatnonzero
:
In [110]: np.flatnonzero(df['BoolCol'])
Out[112]: array([0, 3, 4])
Izmantojiet df.iloc
, lai atlasītu rindas pēc kārtas indeksa:
In [113]: df.iloc[np.flatnonzero(df['BoolCol'])]
Out[113]:
BoolCol
10 True
40 True
50 True
To var izdarīt, izmantojot funkciju numpy where():
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
Lai gan jums ne vienmēr ir nepieciešams indekss, lai atrastu atbilstību, bet gadījumā, ja nepieciešams:
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']
Vispirms varat pārbaudīt query
, ja mērķa kolonnas tips ir bool
(PS: par to, kā to izmantot, lūdzu, skatiet saite ).
df.query('BoolCol')
Out[123]:
BoolCol
10 True
40 True
50 True
Pēc tam, kad mēs filtrējam sākotnējo df pēc "Boolean" slejas, mēs varam izvēlēties indeksu .
df=df.query('BoolCol')
df.index
Out[125]: Int64Index([10, 40, 50], dtype='int64')
Arī pandas ir nonzero
, mēs vienkārši izvēlamies True
rindas pozīciju un, izmantojot to, sagriežam DataFrame
vai index
.
df.index[df.BoolCol.nonzero()[0]]
Out[128]: Int64Index([10, 40, 50], dtype='int64')