Pandas中的布尔索引

布尔索引帮助我们使用布尔向量从数据框中选择数据。我们需要一个具有布尔索引的DataFrame才能使用布尔索引。下面看看如何实现布尔索引。

• 创建一个数据字典。
• 将其转换为一个DataFrame对象，并使用布尔索引作为向量。
• 现在，使用布尔索引访问数据。

查看下面的示例以了解该方法。

示例

import pandas as pd
# data
data = {
   'Name': ['Hafeez', 'Srikanth', 'Rakesh'],
   'Age': [19, 20, 19]
}
# creating a DataFrame with boolean index vector
data_frame = pd.DataFrame(data, index = [True, False, True])
print(data_frame)

输出

如果运行上面的程序，将获得以下结果。

         Name   Age
True    Hafeez   19
False Srikanth   20
True    Rakesh   19

现在，我们可以传递布尔值到loc()、iloc()、ix()方法来访问DataFrame。让我们看一下它们并了解一下具体用法。

示例

# 使用 .loc() 访问
print(data_frame.loc[True])

输出

如果运行上面的代码，将获得以下结果。

       Name  Age
True Hafeez   19
True Rakesh   19

示例

# 使用 .iloc() 访问
print(data_frame.iloc[1])# iloc方法只能使用数字，因此，我们在True的位置传递1。它们都是一样的。

输出

如果运行上面的代码，将获得以下结果。

Name Srikanth
Age 20
dtype: object

示例

# 使用 .ix[] 访问
# 我们可以将布尔或整型值传递给.ix[]方法
print(data_frame.ix[True])
print()
print(data_frame.ix[1])

输出

如果运行上面的代码，将获得以下结果。

       Name Age
True   Hafeez 19
True   Rakesh 19

        Name   Age
False Srikanth 20

布尔索引的另一种方式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]
}
# creating a DataFrame with boolean index vector
data_frame = pd.DataFrame(data)
print(data_frame)

输出

如果运行上面的代码，将获得以下结果。

       Name    Age
0   Hafeez    19
1 Srikanth    20
2   Rakesh    19

现在，我们可以传递布尔向量到DataFrame以访问数据。

示例

# 将布尔向量传递给data_frame索引
print(data_frame[[True, True, False]])

输出

如果运行上面的代码，将获得以下结果。我们只得到了值为 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，请在评论部分提出。