python – 从pandas DataFrame中提取符合条件的单元格索引

内容导读

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内容图文

我在这样的pandas中有一个DataFrame：

  a b c
A 1 2 3 
B 4 5 6
C 7 8 9

我想提取其单元格值大于6的索引名称和列名称对.

换句话说,我想获得

[["B","c"], ["C","a"], ["C","b"], ["C","c"]]

有没有聪明的方法来做到这一点？

解决方法:

您可以使用stack将帧展平为一系列,使用布尔索引来选择所需的术语,最后将结果索引转换为列表：

s = df.stack()
ii = s[s >= 6].index.tolist()

例如：

>>> s = df.stack()
>>> s
A  a    1
   b    2
   c    3
B  a    4
   b    5
   c    6
C  a    7
   b    8
   c    9
dtype: int64
>>> s[s >= 6]
B  c    6
C  a    7
   b    8
   c    9
dtype: int64
>>> s[s >= 6].index
MultiIndex(levels=[[u'A', u'B', u'C'], [u'a', u'b', u'c']],
           labels=[[1, 2, 2, 2], [2, 0, 1, 2]])
>>> s[s >= 6].index.tolist()
[('B', 'c'), ('C', 'a'), ('C', 'b'), ('C', 'c')]

请注意,(1)我使用> = 6因为它匹配您的示例,(2)这严格来说是一个元组列表而不是您要求的列表列表,但如果您真的想要转换,则可以转换.

内容总结

以上是互联网集市为您收集整理的python – 从pandas DataFrame中提取符合条件的单元格索引全部内容，希望文章能够帮你解决python – 从pandas DataFrame中提取符合条件的单元格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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