在 Pandas 中獲取列與特定值匹配的行的索引

  2. 貼士文章
  3. Python Pandas Howtos
  4. 在 Pandas 中獲取列與特定值匹配的行的索引
Sathiya Sarathi 2023年1月30日
Pandas Pandas DataFrame Pandas DataFrame Row
  1. 在 Pandas 中獲取包含整數/浮點數的行的索引
  2. 在 Pandas 中獲取包含字串的行的索引
在 Pandas 中獲取列與特定值匹配的行的索引

本文演示了 Pandas 中如何獲取符合特定條件的行的索引。

在特徵工程中，查詢行的索引的必要性是很重要的。這些技能對於去除 Dataframe 中的離群值或異常值很有用。索引，也就是行標籤，可以在 Pandas 中使用幾個函式找到。在下面的例子中，我們將處理使用以下程式碼段建立的 DataFrame。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 20, size=(20, 4)), columns=list("ABCD"))

print(df)

輸出：

     A   B   C   D
0   13  16   1   4
1    4   8  10  19
2    5   7  13   2
3    7   8  15  18
4    6  14   9  10
5   17   6  16  16
6    1  19   4  18
7   15   8   1   2
8   10   1  11   4
9   12  19   3   1
10   1   5   6   7
11   9  18  16   5
12  10  11   2   2
13   8  10   4   7
14  12  15  19   1
15  15   4  13  11
16  12   5   7   5
17  16   4  13   5
18   9  15  16   4
19  16  14  17  18

在 Pandas 中獲取包含整數/浮點數的行的索引

pandas.DataFrame.loc 函式可以通過其標籤/名稱訪問行和列。它直接返回與作為標籤傳遞的給定布林條件相匹配的行。請注意片段中 df.loc 旁邊的方括號。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 20, size=(20, 4)), columns=list("ABCD"))

print(df.loc[df["B"] == 19])

對應於布林條件的行將以 Dataframe 格式的輸出返回。

輸出：

    A   B  C   D
6   1  19  4  18
9  12  19  3   1

多個條件可以被串聯起來並一起應用到函式中，如下所示。這有助於根據特定條件隔離行。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 20, size=(20, 4)), columns=list("ABCD"))

print(df.loc[(df["B"] == 19) | (df["C"] == 19)])

輸出：

     A   B   C   D
6    1  19   4  18
9   12  19   3   1
14  12  15  19   1

用 pandas.DataFrame.index() 獲取行的索引

如果你想只查詢滿足作為引數傳遞的布林條件的 DataFrame 的匹配索引，pandas.DataFrame.index() 是最簡單的實現方式。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 20, size=(20, 4)), columns=list("ABCD"))

print(df.index[df["B"] == 19].tolist())

在上面的程式碼段中，列 A 中與布林條件 == 1 相匹配的行以輸出的方式返回，如下所示。

輸出：

[6, 9]

我們之所以把 tolist() 放在 index() 方法後面，是為了把 Index 轉換為列表，否則，結果就是 Int64Index 資料型別。

Int64Index([6, 9], dtype='int64'

也可以根據多個條件只檢索索引。這段程式碼可以寫成如下。

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed(0)

df = pd.DataFrame(np.random.randint(1, 20, size=(20, 4)), columns=list("ABCD"))

print(df.index[(df["B"] == 19) | (df["C"] == 19)].tolist())

輸出：

[6, 9, 14]

在 Pandas 中獲取包含字串的行的索引

字串值可以根據兩種方法進行匹配。上一節中所示的兩種方法都可以使用，除了條件變化。

在下面的例子中，我們將使用以下片段。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "Name": ["blue", "delta", "echo", "charlie", "alpha"],
        "Type": ["Raptors", "Raptors", "Raptors", "Raptors", "Tyrannosaurus rex"],
    }
)

print(df)

輸出：

      Name               Type
0     blue            Raptors
1    delta            Raptors
2     echo            Raptors
3  charlie            Raptors
4    alpha  Tyrannosaurus rex

用精確字串匹配獲取行的索引

上一節中使用的相等條件可以用來尋找 Dataframe 中的精確字串匹配。我們來尋找兩個字串。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "Name": ["blue", "delta", "echo", "charlie", "alpha"],
        "Type": ["Raptors", "Raptors", "Raptors", "Raptors", "Tyrannosaurus rex"],
    }
)

print(df.index[(df["Name"] == "blue")].tolist())
print("\n")
print(df.loc[df["Name"] == "blue"])
print("\n")
print(df.loc[(df["Name"] == "charlie") & (df["Type"] == "Raptors")])

輸出：

[0]

   Name     Type
0  blue  Raptors

      Name     Type
3  charlie  Raptors

如上所示，索引和符合條件的行都可以被接收。

獲取具有部分字串匹配條件的行的索引

通過將 DataFrame 與 str.contains 函式進行鏈式連線，可以部分匹配字串值。在下面的例子中，我們將在 charlie 和 alpha中尋找字串 ha。

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(
    {
        "Name": ["blue", "delta", "echo", "charlie", "alpha"],
        "Type": ["Raptors", "Raptors", "Raptors", "Raptors", "Tyrannosaurus rex"],
    }
)

print(df.index[df["Name"].str.contains("ha")].tolist())
print("\n")
print(df.loc[df["Name"].str.contains("ha")])
print("\n")
print(df.loc[(df["Name"].str.contains("ha")) & (df["Type"].str.contains("Rex"))])

輸出：

[3, 4]

      Name               Type
3  charlie            Raptors
4    alpha  Tyrannosaurus rex


    Name               Type
4  alpha  Tyrannosaurus rex

這個函式在對 DataFrame 的多列進行部分字串匹配時非常有用。

相關文章 - Pandas DataFrame

相關文章 - Pandas DataFrame Row