通過排除索引號來選擇熊貓行

不太確定爲什麼我無法弄清楚這一點。我正在尋找通過使用索引號來分割熊貓數據框。我有一個索引數字，我不需要，下面通過排除索引號來選擇熊貓行

pandas.core.index.Int64Index 

Int64Index([2340, 4840, 3163, 1597, 491 , 5010, 911 , 3085, 5486, 5475, 1417, 2663, 4204, 156 , 5058, 1990, 3200, 1218, 3280, 793 , 824 , 3625, 1726, 1971, 2845, 4668, 2973, 3039, 376 , 4394, 3749, 1610, 3892, 2527, 324 , 5245, 696 , 1239, 4601, 3219, 5138, 4832, 4762, 1256, 4437, 2475, 3732, 4063, 1193], dtype=int64)

顯示如何創建排除這些索引號的新數據幀列表/核心指標。我試過

df.iloc[combined_index]

顯然這只是顯示那些索引號（與我想要的相反）的行。任何幫助將不勝感激

來源

2015-01-31 itjcms18

是否要刪除包含* indices *或具有這些*位置*的行的行？當你更關心位置時，使用'iloc'（你想引用第5行，比如說，不管索引）。 – DSM 2015-01-31 21:54:27

不知道如果這就是你所尋找的，這個發佈作爲回答，導致評論太長：

In [31]: d = {'a':[1,2,3,4,5,6], 'b':[1,2,3,4,5,6]} 

In [32]: df = pd.DataFrame(d) 

In [33]: bad_df = df.index.isin([3,5]) 

In [34]: df[~bad_df] 
Out[34]: 
    a b 
0 1 1 
1 2 2 
2 3 3 
4 5 5 

In [35]:

來源

2015-01-31 21:49:16 Vor

這是否適用於numpy？例如，我懷疑不是因爲〜[2,1]是[-3，-2]。所以如果X是一個np數組，X [ix]和X [〜ix]與熊貓不是'互補的'。 – user86895 2017-01-26 22:08:33

您可以使用pd.Int64Index(np.arange(len(df))).difference(index)形成一個新的序號索引。舉例來說，如果我們要刪除與序號索引[1,3,5]相關聯的行，然後

import numpy as np 
import pandas as pd 

index = pd.Int64Index([1,3,5], dtype=np.int64) 
df = pd.DataFrame(np.arange(6*2).reshape((6,2)), index=list('ABCDEF')) 
#  0 1 
# A 0 1 
# B 2 3 
# C 4 5 
# D 6 7 
# E 8 9 
# F 10 11 

new_index = pd.Int64Index(np.arange(len(df))).difference(index) 
print(df.iloc[new_index])

產生

來源

2015-01-31 21:40:29 unutbu

通過排除索引號來選擇熊貓行

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