從熊貓數據框中獲取特定的系列行

實施例數據幀：

>>> df = pd.DataFrame({'date': [20130101, 20130101, 20130102], 'location': ['a', 'a', 'c']}) 
>>> df 
     date location 
0 20130101  a 
1 20130101  a 
2 20130102  c

我需要選擇行，其中location是c爲一系列。

我想：

row = df[df["location"] == "c"].head(1) # gives a dataframe 
row = df.ix[df["location"] == "c"]  # also gives a dataframe with single row

在這兩種情況下，我不能行作爲系列。

來源

2013-10-25 Pratyush

使用squeeze功能將數據幀中刪除一個維度：如果所得到的數據幀是：當設置爲True

df[df["location"] == "c"].squeeze() 
Out[5]: 
date  20130102 
location   c 
Name: 2, dtype: object

DataFrame.squeeze方法作用於read_csv功能的擠壓參數相同的方式一個1-len數據幀，即它只有一個維度，就像它是一個列或一行，然後該對象被壓縮到較小的維度對象。在你的情況下，你從DataFrame獲得一個Series對象。如果將面板擠壓到DataFrame上，則適用相同的邏輯。

擠壓在你的代碼中是明確的，並且清楚地表明你的意圖是「放下」手中的對象，因爲它的尺寸可以投影到更小的尺寸。

如果數據幀有多個列或行，擠壓沒有效果。

來源

2013-10-25 21:24:32 Boud

謝謝Boud這就像一個奇蹟。 'df [df [「location」] ==「c」]。squeeze（）'也可以正常工作。你能否也解釋一下擠壓？「擠壓長度1維」意味着它將1行結果轉換爲系列？ – Pratyush

@Pratyush我更新了上面的答案。我建議你調用squeeze，因爲你想從1D數據框中獲得一系列，這比僅僅爲了投射目的調用iloc [0]更明確。 – Boud

不知道哪一個更好，但擠壓pythonic :) +1解釋 –

你可以只取第一行用整數索引（iloc()功能）：

>>> df[df["location"] == "c"].iloc[0] 
date  20130102 
location   c 
Name: 2, dtype: object

來源

2013-10-25 21:34:12

感謝羅馬，這工作得很好。 – Pratyush

從熊貓數據框中獲取特定的系列行

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