Python pandas按多个索引范围切片数据帧 [英] Python pandas slice dataframe by multiple index ranges

问题描述

用更多索引范围对数据帧进行切片的pythonic方法是什么（例如， 10:12 和 25:28 ）？
我想以更优雅的方式：

What is the pythonic way to slice a dataframe by more index ranges (eg. by 10:12 and 25:28)? I want this in a more elegant way:

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

这样的事情会更优雅：

df.iloc[(10:12, 25:28)]

谢谢！

推荐答案

您可以使用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]]

给出：

     a
10  20
11  21
25  35
26  36
27  37

这篇关于Python pandas按多个索引范围切片数据帧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！