pandas 按列表过滤熊猫数据框
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原文地址: http://stackoverflow.com/questions/45040312/
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Filter pandas dataframe by list
提问by julianstanley
I have a dataframe that has a row called "Hybridization REF". I would like to filter so that I only get the data for the items that have the same label as one of the items in my list.
我有一个数据框，其中有一行名为“Hybridization REF”。我想进行过滤，以便只获取与我的列表中的项目之一具有相同标签的项目的数据。
Basically, I'd like to do the following:
基本上，我想做以下事情：
dataframe[dataframe["Hybridization REF'].apply(lambda: x in list)]
but that syntax is not correct.
但该语法不正确。
回答by Pranav Gandhi
Suppose
dfis your dataframe,
lstis our listof labels.
假设
df是你的dataframe，
lst是我们list的标签。
df.loc[ df.index.isin(lst), : ]
Will display all rows whose index matches any value of the list item. I hope this helps solve your query.
将显示其索引与列表项的任何值匹配的所有行。我希望这有助于解决您的查询。
回答by Scott Boston
Update using reindex,
使用重新索引更新，
df.reindex(collist, axis=1)
and
和
df.reindex(rowlist, axis=0)
and both:
和两者：
df.reindex(index=rowlist, columns=collist)
You can use .loc or column filtering:
您可以使用 .loc 或列过滤：
df = pd.DataFrame(data=np.random.rand(5,5),columns=list('ABCDE'),index=list('abcde'))
df
A B C D E
a 0.460537 0.174788 0.167554 0.298469 0.630961
b 0.728094 0.275326 0.405864 0.302588 0.624046
c 0.953253 0.682038 0.802147 0.105888 0.089966
d 0.122748 0.954955 0.766184 0.410876 0.527166
e 0.227185 0.449025 0.703912 0.617826 0.037297
collist = ['B','D','E']
rowlist = ['a','c']
Get columns in list:
获取列表中的列：
df[collist]
Output:
输出：
B D E
a 0.174788 0.298469 0.630961
b 0.275326 0.302588 0.624046
c 0.682038 0.105888 0.089966
d 0.954955 0.410876 0.527166
e 0.449025 0.617826 0.037297
Get rows in list
获取列表中的行
df.loc[rowlist]
A B C D E
a 0.460537 0.174788 0.167554 0.298469 0.630961
c 0.953253 0.682038 0.802147 0.105888 0.089966
回答by Sandeep
Is there a numpy dataframe? I am guessing it is pandas dataframe, if so here is the solution.
是否有一个 numpy 数据框？我猜它是Pandas数据框，如果是这样，这是解决方案。
df[df['Hybridization REF'].isin(list)]
