python - 识别满足条件的 DataFrame 索引对象

Question

当满足特定条件时，如何从我的 DataFrame 中获取索引对象，比如给定列？

以下返回一个Series对象，其值满足 的列中的True/False某些条件：foomy_dataframe

true_entries = my_dataframe['foo'].apply(my_lambda_function) == True

但我想得到的是index与这些条目相对应的对象。

我该怎么做呢？

作为应用程序的一个示例，我想在满足该条件的数据框中删除行。

更新：

我尝试了@DSM 的建议，从我的数据框中删除条目（行），但以下命令：

indices_to_drop = my_df.index[my_df['foo'].apply(my_lambda_function) == True]
my_df.drop(indices_to_drop)

返回：

DeprecationWarning: height has been deprecated

Answer 1

如果你想要一个Index对应于真实值的值，你可以使用布尔值Series作为切片df.index：

>>> df
    A  B
0  10 -5
1  20 -2
2  30  1
3  40  4
4  50  7
>>> df["B"].apply(lambda x: x % 2 == 0)
0    False
1     True
2    False
3     True
4    False
Name: B, dtype: bool
>>> df.index[df["B"].apply(lambda x: x % 2 == 0)]
Int64Index([1, 3], dtype=int64)

但是，如果您只想删除满足该条件的行，则根本不需要构造显式索引。您可以简单地保留不满足条件的那些：

>>> df[~df["B"].apply(lambda x: x % 2 == 0)]
    A  B
0  10 -5
2  30  1
4  50  7