python - 按行切片 Pandas DataFrame

Question

我正在处理hdf = pandas.HDFStore('Survey.h5')通过 pandas 包从 h5 文件加载的调查数据。其中DataFrame，所有行都是单个调查的结果，而列是单个调查中所有问题的答案。

我的目标是将这个数据集缩小到一个更小的数据集，DataFrame只包括在某个问题上具有某个描述的答案的行，即该列中的所有值都相同。我能够确定具有此条件的所有行的索引值，但我找不到如何删除这些行或仅使用这些行创建一个新的 df。

Answer 1

In [36]: df
Out[36]:
   A  B  C  D
a  0  2  6  0
b  6  1  5  2
c  0  2  6  0
d  9  3  2  2

In [37]: rows
Out[37]: ['a', 'c']

In [38]: df.drop(rows)
Out[38]:
   A  B  C  D
b  6  1  5  2
d  9  3  2  2

In [39]: df[~((df.A == 0) & (df.B == 2) & (df.C == 6) & (df.D == 0))]
Out[39]:
   A  B  C  D
b  6  1  5  2
d  9  3  2  2

In [40]: df.ix[rows]
Out[40]:
   A  B  C  D
a  0  2  6  0
c  0  2  6  0

In [41]: df[((df.A == 0) & (df.B == 2) & (df.C == 6) & (df.D == 0))]
Out[41]:
   A  B  C  D
a  0  2  6  0
c  0  2  6  0

Answer 2

如果您已经知道可以使用的索引.loc：

In [12]: df = pd.DataFrame({"a": [1,2,3,4,5], "b": [4,5,6,7,8]})

In [13]: df
Out[13]:
   a  b
0  1  4
1  2  5
2  3  6
3  4  7
4  5  8

In [14]: df.loc[[0,2,4]]
Out[14]:
   a  b
0  1  4
2  3  6
4  5  8

In [15]: df.loc[1:3]
Out[15]:
   a  b
1  2  5
2  3  6
3  4  7