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Python Pandas: 列が特定の値と一致する行のインデックスを取得する 質問する

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Python Pandas: 列が特定の値と一致する行のインデックスを取得する 質問する

列「BoolCol」を持つDataFrameが与えられた場合、「BoolCol」の値がTrueであるDataFrameのインデックスを見つけたい。

私は現在、それを実行するための反復的な方法を持っており、これは完璧に機能します。

for i in range(100,3000):
    if df.iloc[i]['BoolCol']== True:
         print i,df.iloc[i]['BoolCol']

しかし、これはパンダの正しいやり方ではありません。少し調べた後、私は現在このコードを使用しています:

df[df['BoolCol'] == True].index.tolist()

これにより、インデックスのリストが表示されますが、次のようにして確認すると、一致しません。

df.iloc[i]['BoolCol']

結果は実はFalseです!!

これを行う正しいパンダの方法は何でしょうか?

ベストアンサー1

df.iloc[i]ithの行を返しますdf。iインデックス ラベルを参照せず、i0 から始まるインデックスです。

対照的に、属性はindex数値の行インデックスではなく、実際のインデックス ラベルを返します。

df.index[df['BoolCol'] == True].tolist()

または同等に、

df.index[df['BoolCol']].tolist()

行の数値位置と等しくないデフォルト以外のインデックスを持つ DataFrame を操作すると、違いがはっきりとわかります。

df = pd.DataFrame({'BoolCol': [True, False, False, True, True]},
       index=[10,20,30,40,50])

In [53]: df
Out[53]: 
   BoolCol
10    True
20   False
30   False
40    True
50    True

[5 rows x 1 columns]

In [54]: df.index[df['BoolCol']].tolist()
Out[54]: [10, 40, 50]

インデックスを使用する場合は、

In [56]: idx = df.index[df['BoolCol']]

In [57]: idx
Out[57]: Int64Index([10, 40, 50], dtype='int64')

locの代わりにを使って行を選択できますiloc:

In [58]: df.loc[idx]
Out[58]: 
   BoolCol
10    True
40    True
50    True

[3 rows x 1 columns]

locブール配列も受け入れることができることに注意してください:

In [55]: df.loc[df['BoolCol']]
Out[55]: 
   BoolCol
10    True
40    True
50    True

[3 rows x 1 columns]

ブール配列 があり、mask序数インデックス値が必要な場合は、 を使用して計算できますnp.flatnonzero。

In [110]: np.flatnonzero(df['BoolCol'])
Out[112]: array([0, 3, 4])

df.iloc序数インデックスで行を選択するために使用します。

In [113]: df.iloc[np.flatnonzero(df['BoolCol'])]
Out[113]: 
   BoolCol
10    True
40    True
50    True

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