我有這種方法,根據標籤抓取pandas dataframe
的列,但通過numpy
索引要快得多。從pd.DataFrame獲得列標籤索引的有效方法
有沒有辦法在pandas
或numpy
從列標籤到列索引沒有迭代?
DF_var = pd.DataFrame(np.random.random((5,10)), columns=["attr_%d" % _ for _ in range(10)])
query_cols = ["attr_2","attr_5","attr_6","attr_0"]
want_idx = [0,2,5,6]
# Something like np.where w/o iterating through?
# np.where(query_cols in DF_var.columns)
# TypeError: unhashable type: 'list'
# np.where(x in DF_var.columns for x in query_cols)
# (array([0]),)
long_way = list()
for i, label in enumerate(DF_var.columns):
if label in query_cols:
long_way.append(i)
# print(sorted(long_way))
# [0, 2, 5, 6]
參見:http://stackoverflow.com/questions/13021654/retrieving-column-index-from-column-name-in-python-pandas – albert
這是爲單個值還是列表? –
@ O.rka single,但你可以使用列表理解來獲得所有的索引。 – Alex