使用布爾一系列不同的長度，以從數據幀

選擇行我有一個數據幀，看起來像這樣：使用布爾一系列不同的長度，以從數據幀

df = pd.DataFrame({"piece": ["piece1", "piece2", "piece3", "piece4"], "No": [1, 1, 2, 3]}) 

    No piece 
0 1 piece1 
1 1 piece2 
2 2 piece3 
3 3 piece4

我有對應的數據框「否」 -column的指數系列。它布爾變量分配給「否」 - 值，就像這樣：

s = pd.Series([True, False, True, True]) 

0  True 
1 False 
2  True 
3  True 
dtype: bool

我想從在該系列中的「無」值是真實的數據框選擇那些行。這將導致

No piece 
2 2 piece3 
3 3 piece4

我已經嘗試了很多索引的使用df [ 「否」。ISIN（S），或類似DF [S [ 「否」] ==真] ...但它還沒有工作。

來源

2017-02-22 Kora K

你在找'df [s]'嗎？ – Psidom

@Psidom。我會說轉成一個答案，但你不應該回答與另一個問題的問題，除非你需要提高你的字符數:) –

不，但我看到我的例子如何看起來如此。問題在於，在df中，多行可能具有相同的「否」值，並且該值與索引不同。我會編輯我的問題來更好地表達實際問題。 –

我認爲你需要map值在No列到true/false條件和使用它的子集：

df[df.No.map(s)] 

# No piece 
#2 2 piece3 
#3 3 piece4

df.No.map(s) 

# 0 False 
# 1 False 
# 2  True 
# 3  True 
# Name: No, dtype: bool

來源

2017-02-22 15:44:52 Psidom

這是一個更爲pandathonic的答案。我很高興OP選擇了這個。 –

@MadPhysicist謝謝。這兩個答案都適合OP的目的。 – Psidom

您試圖索引s使用df['No']，然後使用結果作爲df本身的掩碼：

df[s[df['No']].values]

最終掩碼需要使用values作爲數組提取，因爲索引中的副本會導致錯誤，否則會導致錯誤。

來源

2017-02-22 15:45:58

我認爲你需要'df [s [df ['No']]。values]'。這給出了一個錯誤。不是我投下的票。 – Psidom

@Psidom。你是絕對正確的。 –

已修復，希望能夠刪除downvote。 –

使用布爾一系列不同的長度，以從數據幀

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