python-熊猫,本地与非本地布尔索引
内容导读
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内容图文
我所做的所有研究都指向使用loc作为通过col(s)值过滤数据帧的方法,今天我正在阅读this,并通过测试的示例发现,loc不是按其值过滤cols时需要：
例如：
df = pd.DataFrame(np.arange(0, 20, 0.5).reshape(8, 5), columns=['a', 'b', 'c', 'd', 'e'])
df.loc[df['a'] >= 15]
a b c d e
6 15.0 15.5 16.0 16.5 17.0
7 17.5 18.0 18.5 19.0 19.5
df[df['a'] >= 15]
a b c d e
6 15.0 15.5 16.0 16.5 17.0
7 17.5 18.0 18.5 19.0 19.5
注意：我确实知道执行loc或iloc会通过索引和位置返回行.我没有基于此功能进行比较.
但是在进行过滤时,执行“ where”子句与不使用loc有什么区别？如果有的话.为什么我遇到的有关该主题的所有示例都使用loc？
解决方法:
根据文档,loc接受用于选择行的布尔数组,在您的情况下
>>> df['a'] >= 15
>>>
0 False
1 False
2 False
3 False
4 False
5 False
6 True
7 True
Name: a, dtype: bool
被视为布尔数组.
根据熊猫作者Wes McKinney的说法,您可以省略loc并发出df [df [‘a’]> = 15]的事实是一种特殊情况.
直接引用他的书Python for Data Analysis,p. 144,df [val]用于…
Select single column or sequence of columns from the DataFrame; special case
conveniences: boolean array (filter rows), slice (slice rows), or boolean DataFrame
(set values based on some criterion)
内容总结
以上是互联网集市为您收集整理的python-熊猫,本地与非本地布尔索引全部内容，希望文章能够帮你解决python-熊猫,本地与非本地布尔索引所遇到的程序开发问题。 如果觉得互联网集市技术教程内容还不错，欢迎将互联网集市网站推荐给程序员好友。
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