我想根據(jù)某些特定對(duì)從數(shù)據(jù)幀中查詢（或定位）子數(shù)據(jù)幀。使用迭代很容易做到這一點(diǎn)，但速度很慢。import pandas as pddf=pd.DataFrame([[1,2,3], [1,5,6], [7,8,9], [2,3,8]], columns=['x','y','z'])dfOut[4]: x y z0 1 2 31 1 5 62 7 8 93 2 3 8我想得到一個(gè)子數(shù)據(jù)框，其中 (x,y)=(1,2) 和 (x,y)=(1,5) 和 (x,y)=(2,3)，如下所示Out[5]: x y z0 1 2 31 1 5 63 2 3 8我的方法是使用迭代來(lái)獲取索引：xy_list=[(1,2),(1,5),(2,3)]index_list=[]for x,y in xy_list: index_list+=df.query('x==@x & y==@y').index.tolist()df_sub=df.loc[index_list]df_subOut[6]: x y z0 1 2 31 1 5 63 2 3 8有沒(méi)有什么方法可以在不使用迭代的情況下做到這一點(diǎn)？
2 回答
慕村9548890
TA貢獻(xiàn)1884條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
你很接近，但你不需要query反復(fù)調(diào)用。只需使用構(gòu)建您的查詢字符串str.join并query在之后進(jìn)行一次調(diào)用。
data = [(1, 2), (1, 5), (2, 3)]
pattern = '(' + ') | ('.join(f"x == {a} & y == " for a, b in data) + ')'
pattern
# '(x == 1 & y == 2) | (x == 1 & y == 5) | (x == 2 & y == 3)'
df.query(pattern)
x y z
0 1 2 3
1 1 5 6
3 2 3 8
另一種選擇是使用Index.isin和一些過(guò)濾：
df[df.set_index(['x', 'y']).index.isin(data)]
x y z
0 1 2 3
1 1 5 6
3 2 3 8
或者，使用MultiIndex.from_arrays以下方法構(gòu)建 MultiIndex ：
df[pd.MultiIndex.from_arrays([df['x'], df['y']]).isin(data)]
x y z
0 1 2 3
1 1 5 6
3 2 3 8
結(jié)果相同，效率更高。
婷婷同學(xué)_
TA貢獻(xiàn)1844條經(jīng)驗(yàn) 獲得超8個(gè)贊
或者你可以做一個(gè)df.set_index()and df.loc[]：
xy_list=[(1,2),(1,5),(2,3)]
df_new=df.set_index(['x','y']).loc[xy_list].reset_index()
x y z
0 1 2 3
1 1 5 6
2 2 3 8
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