Pandas 布尔系列键会被重新索引以匹配DataFrame索引

在本文中，我们将介绍Pandas中的布尔系列键如何重新索引以匹配DataFrame索引的问题。我们将首先介绍布尔系列和DataFrame，然后讨论如何使用布尔系列键进行筛选，最后解释当布尔系列键与DataFrame索引不匹配时会发生什么。

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布尔系列和DataFrame

在Pandas中，布尔系列和DataFrame是非常有用的数据结构。布尔系列是一种只包含True或False值的一维数组。它们通常用于筛选数据。例如，我们可以使用以下代码创建一个包含一些布尔值的Series：

import pandas as pd

s = pd.Series([True, False, True, True])

这个Series看起来像这样：

0     True
1    False
2     True
3     True
dtype: bool

DataFrame是Pandas的核心数据结构之一。它是一个二维表格，类似于Excel中的电子表格。DataFrame可以看作是一组Series对象的集合，每个Series对象都有一个共同的索引。例如，我们可以使用以下代码创建一个包含一些数据的DataFrame：

df = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Peter', 'Mary', 'David'],
                   'age': [25, 30, 35, 40],
                   'city': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']})

这个DataFrame看起来像这样：

    name  age       city
0   John   25   New York
1  Peter   30     London
2   Mary   35      Paris
3  David   40      Tokyo

使用布尔系列键进行筛选

一种常见的使用布尔系列在Pandas中筛选DataFrame的方法是将布尔系列用作DataFrame的索引。例如，我们可以使用以下代码筛选出年龄大于30的行：

df[df['age'] > 30]

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含年龄大于30的行。如果我们想筛选出年龄大于等于30且城市为’London’的行，我们可以使用以下代码：

df[(df['age'] >= 30) & (df['city'] == 'London')]

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含符合条件的行。

布尔系列键重新索引

当我们使用布尔系列键作为DataFrame的索引时，我们需要确保布尔系列和DataFrame具有相同的索引。如果它们的索引不匹配，就会引发问题。例如，考虑以下代码：

# 创建一个包含一些数据的DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Peter', 'Mary', 'David'],
                   'age': [25, 30, 35, 40],
                   'city': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']})

# 创建一个布尔系列
s = pd.Series([True, False, True, True])

# 使用布尔系列作为df的索引
df[s]

这将产生一个错误：

ValueError: Cannot index with multidimensional key

为什么会出现这个错误呢？原因是布尔系列的索引与DataFrame的索引不匹配。在这种情况下，Pandas会尝试重新索引布尔系列，以使它们与DataFrame的索引匹配。然而，重新索引时会出现问题，因为布尔系列是一维的，而DataFrame是二维的。这就是为什么会出现“Cannot index with multidimensional key”的错误。

要解决这个问题，我们需要确保布尔系列和DataFrame具有相同的索引。幸运的是，Pandas提供了一个方法来解决这个问题。可以使用reindex()方法将布尔系列按照DataFrame的索引重新索引。例如，我们可以使用以下代码解决上面的问题：

df[s.reindex(df.index, fill_value=False)]

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含布尔值为True的行。在这个例子中，由于填充值为False，所以没有匹配的行会被过滤掉。

总结

使用布尔系列键操作DataFrame非常常见。然而，当布尔系列和DataFrame的索引不匹配时，就会引起问题。为了解决这个问题，我们需要使用reindex()方法，将布尔系列重新索引以匹配DataFrame的索引。这样可以确保我们的操作正确无误，避免产生错误和不必要的麻烦。