Pandas 中的布尔索引
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布尔索引帮助我们使用布尔向量从 DataFrames 中选择数据。我们需要一个具有布尔索引的 DataFrame 来使用布尔索引。让我们看看如何实现布尔索引。
- 创建数据字典。
- 将其转换为具有布尔索引作为向量的 DataFrame 对象。
- 现在，使用布尔索引访问数据。
请参阅下面的示例以了解。
示例
import pandas as pd
# data
data = {
"Name": ["Hafeez", "Srikanth", "Rakesh"],
"Age": [19, 20, 19]
}
# 使用布尔索引向量创建 DataFrame
data_frame = pd.DataFrame(data, index = [True, False, True])
print(data_frame)
输出
如果你运行上述程序，你将得到以下结果。
Name Age True Hafeez 19 False Srikanth 20 True Rakesh 19
现在，我们可以通过将布尔值传递给方法 loc[]、iloc[]、ix[] 来访问 DataFrame。让我们来看看它们全部。
示例
# accessing using .loc() print(data_frame.loc[True])
输出
如果运行上面的代码，你会得到以下结果。
Name Age True Hafeez 19 True Rakesh 19
示例
# 使用 .iloc() 访问 print(data_frame.iloc[1]) # iloc 方法只接受整数，因此我们传递 1 i nsted of True. Both are same.
输出
如果运行上面的代码，你会得到以下结果。
Name Srikanth Age 20 dtype: object
示例
# 使用 .ix[] 访问 # 我们可以将布尔值或整数值传递给 .ix[] print(data_frame.ix[True]) print() print(data_frame.ix[1])
输出
如果运行上述代码，您将获得以下结果。
Name Age True Hafeez 19 True Rakesh 19 Name Srikanth Age 20 dtype: object
使用布尔索引的另一种方法是直接将布尔向量传递给 DataFrame。它将打印所有值为 True 的行。让我们看一个例子。
示例
import pandas as pd
# data
data = {
'Name': ['Hafeez', 'Srikanth', 'Rakesh'],
'Age': [19, 20, 19]
}
# 使用布尔索引向量创建 DataFrame
data_frame = pd.DataFrame(data)
print(data_frame)
输出
如果运行上述代码，您将获得以下结果。
Name Age 0 Hafeez 19 1 Srikanth 20 2 Rakesh 19
现在，我们可以将布尔向量传递给 DataFrame 来访问数据。
示例
# 将布尔向量传递给 data_frame 索引 print(data_frame[[True, True, False]])
输出
如果运行上述代码，您将获得以下结果。我们只得到了 True 的行。>
Name Age 0 Hafeez 19 1 Srikanth 20
结论
如果您对布尔索引有任何疑问，请在评论部分告诉我。
