나는 팬더 패키지를 통해 h5 파일에서로드 된 설문 조사 데이터를 hdf = pandas.HDFStore('Survey.h5')으로 작업하고 있습니다. 이 DataFrame 내에서 모든 행은 단일 설문 조사의 결과이지만 열은 단일 설문 조사 내의 모든 질문에 대한 답변입니다.Slice Pandas DataFrame by Row
특정 질문에 대해 설명 된 답변이있는 행만 포함하는이 데이터 집합을 더 작게 줄이려고합니다. 즉이 열에있는 모든 값이 동일합니다. 이 조건을 가진 모든 행의 색인 값을 확인할 수 있지만, 행을 삭제하거나이 행만 사용하여 새 df를 만드는 방법을 찾을 수 없습니다. 이미 인덱스를 알고 있다면
In [36]: df
Out[36]:
A B C D
a 0 2 6 0
b 6 1 5 2
c 0 2 6 0
d 9 3 2 2
In [37]: rows
Out[37]: ['a', 'c']
In [38]: df.drop(rows)
Out[38]:
A B C D
b 6 1 5 2
d 9 3 2 2
In [39]: df[~((df.A == 0) & (df.B == 2) & (df.C == 6) & (df.D == 0))]
Out[39]:
A B C D
b 6 1 5 2
d 9 3 2 2
In [40]: df.ix[rows]
Out[40]:
A B C D
a 0 2 6 0
c 0 2 6 0
In [41]: df[((df.A == 0) & (df.B == 2) & (df.C == 6) & (df.D == 0))]
Out[41]:
A B C D
a 0 2 6 0
c 0 2 6 0
당신이 .loc 사용할 수 있습니다
In [12]: df = pd.DataFrame({"a": [1,2,3,4,5], "b": [4,5,6,7,8]})
In [13]: df
Out[13]:
a b
0 1 4
1 2 5
2 3 6
3 4 7
4 5 8
In [14]: df.loc[[0,2,4]]
Out[14]:
a b
0 1 4
2 3 6
4 5 8
In [15]: df.loc[1:3]
Out[15]:
a b
1 2 5
2 3 6
3 4 7
가 dataframe를 슬라이스하고 말을 할 수 있습니다 (C = 5 또는 c = 6)과 같이 : ---> DF [df.A == 0) & (df.C == 5 또는 6) & (df.D == 0))] – yoshiserry
df [((df.A = = 0) & df.C.isin ([5, 6]) & (df.D == 0))] df [((df.A == 0) & (df.B == 0) & df.B == 2) & ((df.C == 5) | (df.C == 6)) & (df.D == 0))] –