6

所以我有一个这样的DataFrame:

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 3), columns=['a', 'b', 'c'])

      a         b         c
0  1.877317  0.109646  1.634978
1 -0.048044 -0.837403 -2.198505
2 -0.708137  2.342530  1.053073
3 -0.547951 -1.790304 -2.159123
4  0.214583 -0.856150 -0.477844
5  0.159601 -1.705155  0.963673

我们可以像这样对它进行布尔索引

df[df.a > 0]

     a         b         c
0  1.877317  0.109646  1.634978
4  0.214583 -0.856150 -0.477844
5  0.159601 -1.705155  0.963673

我们也可以像这样通过行标签对其进行切片:

df.ix[[0,2,4]]

    a         b         c
0  1.877317  0.109646  1.634978
2 -0.708137  2.342530  1.053073
4  0.214583 -0.856150 -0.477844

我想同时执行这两项操作(所以我避免为了行标签过滤而制作不必要的副本)。我该怎么做呢?

我正在寻找的伪代码:

df[(df.a > 0) & (df.__index__.isin([0,2,4]))] 
4

1 回答 1

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你几乎拥有它:

In [11]: df[(df.a > 0) & (df.index.isin([0, 2, 4]))]
Out[11]: 
          a         b         c
0  1.877317  0.109646  1.634978
4  0.214583 -0.856150 -0.477844
于 2013-02-06T09:15:13.027 回答