所以我有一个像这样的DataFrame:
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 3), columns=['a', 'b', 'c']) a b c 0 1.877317 0.109646 1.634978 1 -0.048044 -0.837403 -2.198505 2 -0.708137 2.342530 1.053073 3 -0.547951 -1.790304 -2.159123 4 0.214583 -0.856150 -0.477844 5 0.159601 -1.705155 0.963673
我们可以像这样对它进行布尔索引
df[df.a > 0] a b c 0 1.877317 0.109646 1.634978 4 0.214583 -0.856150 -0.477844 5 0.159601 -1.705155 0.963673
我们还可以通过行标签将其切片,如下所示:
df.ix[[0,2,4]] a b c 0 1.877317 0.109646 1.634978 2 -0.708137 2.342530 1.053073 4 0.214583 -0.856150 -0.477844
我想同时执行这两个操作(因此,避免只做行标签过滤器而不必要地复制)。我将如何去做?
我要寻找的伪代码:
df[(df.a > 0) & (df.__index__.isin([0,2,4]))]
您几乎拥有它:
In [11]: df[(df.a > 0) & (df.index.isin([0, 2, 4]))] Out[11]: a b c 0 1.877317 0.109646 1.634978 4 0.214583 -0.856150 -0.477844