Pandas：如何按索引值过滤

您可以使用以下基本语法根据索引值过滤 pandas DataFrame 中的行：

 df_filtered = df[df. index . isin (some_list)]

这将过滤 pandas DataFrame 以仅包含索引值包含在some_list中的行。

以下示例展示了如何在实践中使用此语法。

示例 1：按数字索引值过滤

假设我们有以下 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]})

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
0 18 5 11
1 22 7 8
2 19 7 10
3 14 9 6
4 14 12 6
5 11 9 5
6 20 9 9
7 28 4 12

请注意，索引值是数字。

假设我们要过滤索引值为1、5、6或7的行。

我们可以使用以下语法来做到这一点：

 #define list of index values
some_list = [1, 5, 6, 7]

#filter for rows in list
df_filtered = df[df. index . isin (some_list)]

#view filtered DataFrame
print (df_filtered)

   points assists rebounds
1 22 7 8
5 11 9 5
6 20 9 9
7 28 4 12

请注意，仅返回索引值为 1、5、6 或 7 的行。

示例 2：按非数字索引值过滤

假设我们有以下 pandas DataFrame：

 import pandas as pd

#createDataFrame
df = pd. DataFrame ({' points ': [18, 22, 19, 14, 14, 11, 20, 28],
                   ' assists ': [5, 7, 7, 9, 12, 9, 9, 4],
                   ' rebounds ': [11, 8, 10, 6, 6, 5, 9, 12]},
                   index=['A', 'B', 'C', 'D', 'E', 'F', 'G', 'H'])

#view DataFrame
print (df)

   points assists rebounds
A 18 5 11
B 22 7 8
C 19 7 10
D 14 9 6
E 14 12 6
F 11 9 5
G 20 9 9
H 28 4 12

注意，索引值是字符值。

假设我们要过滤索引值等于 A、C、F 或 G 的行。

我们可以使用以下语法来做到这一点：

 #define list of index values
some_list = ['A', 'C', 'F', 'G']

#filter for rows in list
df_filtered = df[df. index . isin (some_list)]

#view filtered DataFrame
print (df_filtered)

   points assists rebounds
A 18 5 11
C 19 7 10
F 11 9 5
G 20 9 9

请注意，仅返回索引值为 A、C、F 或 G 的行。

其他资源

以下教程解释了如何在 pandas 中执行其他常见任务：

如何将行插入 Pandas DataFrame
如何删除 Pandas DataFrame 中的第一行
如何根据条件删除 Pandas DataFrame 中的行