2013-02-06 10 views
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So habe ich eine Datenrahmen wie folgt aus:Pandas Zeilenbeschriftungen in boolean Indizierung

df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 3), columns=['a', 'b', 'c']) 

     a   b   c 
0 1.877317 0.109646 1.634978 
1 -0.048044 -0.837403 -2.198505 
2 -0.708137 2.342530 1.053073 
3 -0.547951 -1.790304 -2.159123 
4 0.214583 -0.856150 -0.477844 
5 0.159601 -1.705155 0.963673 

Wir indizieren boolean kann wie folgt

df[df.a > 0] 

    a   b   c 
0 1.877317 0.109646 1.634978 
4 0.214583 -0.856150 -0.477844 
5 0.159601 -1.705155 0.963673 

Wir können es auch über die Zeilen Labels wie dies in Scheiben schneiden:

df.ix[[0,2,4]] 

    a   b   c 
0 1.877317 0.109646 1.634978 
2 -0.708137 2.342530 1.053073 
4 0.214583 -0.856150 -0.477844 

ich möchte diese beiden Operationen zur gleichen Zeit tun (So vermeide ich eine unnötige Kopie machen nur die Zeile Etikett f zu tun ilter). Wie würde ich es machen?

Pseudo-Code für das, was ich suche:

df[(df.a > 0) & (df.__index__.isin([0,2,4]))] 
+0

Sie mit 'df.ix versuchen [df [ 'a']> 0 [ 0,2,4]] ' – nemesv

+0

Für das obige Beispiel Datenrahmen, der eine Ausnahme werfen würde, da dies versucht, die 0, 2 und 4 Spalten zu ziehen, und wir nur 3 Spalten haben. – jason

Antwort

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Sie haben es fast:

In [11]: df[(df.a > 0) & (df.index.isin([0, 2, 4]))] 
Out[11]: 
      a   b   c 
0 1.877317 0.109646 1.634978 
4 0.214583 -0.856150 -0.477844 
+0

In der Tat! Fast! Genau da! – jason

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