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python - 索引 Pandas 数据帧 : integer rows, 命名列

coder 2023-05-23 原文

说 df 是一个 Pandas 数据框。

  • df.loc[] 只接受名字
  • df.iloc[] 只接受整数(实际位置)
  • df.ix[] 接受名称和整数:

当引用行时，df.ix[row_idx, ] 只想被命名。例如

df = pd.DataFrame({'a' : ['one', 'two', 'three','four', 'five', 'six'],
                   '1' : np.arange(6)})
df = df.ix[2:6]
print(df)

   1      a
2  2  three
3  3   four
4  4   five
5  5    six

df.ix[0, 'a']

抛出一个错误，它不会返回“二”。

当引用列时，iloc 更喜欢整数，而不是名称。例如

df.ix[2, 1]

返回“三”，而不是 2。(虽然 df.idx[2, '1'] 确实返回 2)。

奇怪的是，我想要完全相反的功能。通常我的列名非常有意义，所以在我的代码中我直接引用它们。但是由于大量的观察清理，我的 pandas 数据框中的行名通常不对应于 range(len(df))。

我意识到我可以使用:

df.iloc[0].loc['a'] # returns three

但它看起来很丑!有谁知道这样做的更好方法，使代码看起来像这样？

df.foo[0, 'a'] # returns three

事实上，是否可以将我自己的新方法添加到 pandas.core.frame.DataFrames，例如 df.idx(rows, cols) 其实就是 df.iloc[rows].loc[cols]?

最佳答案

这是一个迟到的答案，但@unutbu 的评论仍然有效，并且是解决这个问题的好方法。

使用整数行和命名列(标记列)索引 DataFrame:

df.loc[df.index[#], 'NAME'] 其中 # 是有效的整数索引，NAME 是列的名称。

关于python - 索引 Pandas 数据帧 : integer rows, 命名列，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/28754603/

命名integercodesection39pythonpandasdataframe

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