Как выбрать все доступные индексы в столбце фрейма данных в Python

У меня есть фрейм данных df из нескольких переменных с рядом нерегулярно проиндексированных записей.

Скажем так:

        X  Y  
0    60.0  0   
1    63.0  10      
4    80.0  10             
5    46.0  1            
9    73.0  10

[5 rows x 2 columns]

Теперь предположим, что у меня есть список внешних индексов, indices, например:

indices = [0, 2, 4, 6, 9, 11]

Как выбрать все записи df['X'], которые входят в индексы? Мой желаемый результат

        X  
0    60.0          
4    80.0                          
9    73.0 

Если я просто попытаюсь вызвать df['X'][indices], Python справедливо жалуется:

KeyError: '[2, 6, 11] not in index'

Есть ли простой способ сделать это?

Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения постов в Twitter с помощью Python, Tweepy и Flair
Анализ настроения текстовых сообщений может быть настолько сложным или простым, насколько вы его сделаете. Как и в любом ML-проекте, вы можете выбрать...
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
7 лайфхаков для начинающих Python-программистов
В этой статье мы расскажем о хитростях и советах по Python, которые должны быть известны разработчику Python.
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Установка Apache Cassandra на Mac OS
Это краткое руководство по установке Apache Cassandra.
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
Сертификатная программа "Кванты Python": Бэктестер ансамблевых методов на основе ООП
В одном из недавних постов я рассказал о том, как я использую навыки количественных исследований, которые я совершенствую в рамках программы TPQ...
Создание персонального файлового хранилища
Создание персонального файлового хранилища
Вы когда-нибудь хотели поделиться с кем-то файлом, но он содержал конфиденциальную информацию? Многие думают, что электронная почта безопасна, но это...
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Создание приборной панели для анализа данных на GCP - часть I
Недавно я столкнулся с интересной бизнес-задачей - визуализацией сбоев в цепочке поставок лекарств, которую могут просматривать врачи и...
1
0
24
2
Перейти к ответу Данный вопрос помечен как решенный

Ответы 2

Вы можете попробовать преобразовать индексы df в новый столбец и отфильтровать их с помощью .isin():

# convert original indexes to new column
df["original_index"] = df.index
    
# filter based on list values
indices = [0, 2, 4, 6, 9, 11]
df[df["original_index"].isin(indices)]

Выход:

    x   y   original_index
0   60  0   0
4   80  10  4
9   73  10  9

В качестве альтернативы вы также можете использовать .reset_index(), который переместит исходные индексы в новый столбец и переиндексирует индекс:

# convert original indexes to new column and re-index
df.reset_index(inplace=True)


# filter based on list values
indices = [0, 2, 4, 6, 9, 11]
df[df["index"].isin(indices)]

Выход:

  index x   y
0   0   60  0
2   4   80  10
4   9   73  10

Спасибо за ответ. Попробовал, но немного не понял, зачем мне переиндексация и игра с новой колонкой. Ваше здоровье.

raggot 17.05.2022 15:38
Ответ принят как подходящий

Используйте Index.isin():

print(df.loc[df.index.isin(indices), 'X'])
0    60.0
4    80.0
9    73.0
Name: X, dtype: float64

Другие вопросы по теме