Python pandas 按多个索引范围对数据帧进行切片 [英] Python pandas slice dataframe by multiple index ranges
本文介绍了Python pandas 按多个索引范围对数据帧进行切片的处理方法,对大家解决问题具有一定的参考价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧!
问题描述
通过更多索引范围(例如,通过 10:12
和 25:28
)对数据帧进行切片的 Pythonic 方法是什么?
What is the pythonic way to slice a dataframe by more index ranges (eg. by 10:12
and 25:28
)?
我想要更优雅的方式:
df = pd.DataFrame({'a':range(10,100)})
df.iloc[[i for i in range(10,12)] + [i for i in range(25,28)]]
结果:
a
10 20
11 21
25 35
26 36
27 37
这样的东西会更优雅:
df.iloc[(10:12, 25:28)]
推荐答案
你可以使用 numpy 的 r_
切片技巧":
You can use numpy's r_
"slicing trick":
df = pd.DataFrame({'a':range(10,100)})
df.iloc[pd.np.r_[10:12, 25:28]]
注意:现在发出警告 不推荐使用 pandas.np 模块,并将在未来版本中从 Pandas 中删除.直接导入 numpy
.为此,您可以 import numpy as np
然后按以下方式切片:
NOTE: this now gives a warning The pandas.np module is deprecated and will be removed from pandas in a future version. Import numpy directly instead
. To do that, you can import numpy as np
and then slice the following way:
df.iloc[np.r_[10:12, 25:28]]
这给出:
a
10 20
11 21
25 35
26 36
27 37
这篇关于Python pandas 按多个索引范围对数据帧进行切片的文章就介绍到这了,希望我们推荐的答案对大家有所帮助,也希望大家多多支持IT屋!
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