tablas - Python Pandas: obtenga el índice de filas cuya columna coincide con cierto valor

pandas python tutorial

Question

Dado un DataFrame con una columna "BoolCol", queremos encontrar los índices del DataFrame en el que los valores de "BoolCol" == True

Actualmente tengo la forma iterativa de hacerlo, que funciona a la perfección:

for i in range(100,3000):
    if df.iloc[i][''BoolCol'']== True:
         print i,df.iloc[i][''BoolCol'']

Pero esta no es la forma correcta de hacerlo del panda. Después de algunas investigaciones, actualmente estoy usando este código:

df[df[''BoolCol''] == True].index.tolist()

Éste me da una lista de índices, pero no coinciden, cuando los reviso haciendo:

df.iloc[i][''BoolCol'']

¡El resultado es realmente falso!

¿Cuál sería la forma correcta de Pandas para hacer esto?

Answer 1

Se puede hacer usando la función numpy where ():

import pandas as pd
import numpy as np

In [716]: df = pd.DataFrame({"gene_name": [''SLC45A1'', ''NECAP2'', ''CLIC4'', ''ADC'', ''AGBL4''] , "BoolCol": [False, True, False, True, True] },
       index=list("abcde"))

In [717]: df
Out[717]: 
  BoolCol gene_name
a   False   SLC45A1
b    True    NECAP2
c   False     CLIC4
d    True       ADC
e    True     AGBL4

In [718]: np.where(df["BoolCol"] == True)
Out[718]: (array([1, 3, 4]),)

In [719]: select_indices = list(np.where(df["BoolCol"] == True)[0])

In [720]: df.iloc[select_indices]
Out[720]: 
  BoolCol gene_name
b    True    NECAP2
d    True       ADC
e    True     AGBL4

Aunque no siempre necesitas el índice para una coincidencia, pero en el caso de que necesites:

In [796]: df.iloc[select_indices].index
Out[796]: Index([u''b'', u''d'', u''e''], dtype=''object'')

In [797]: df.iloc[select_indices].index.tolist()
Out[797]: [''b'', ''d'', ''e'']

Answer 2

df.iloc[i] devuelve la ith fila de df . No me refiero a la etiqueta índice, i es un índice basado en 0.

Por el contrario, el index atributos devuelve etiquetas de índice reales , no índices de filas numéricas:

df.index[df[''BoolCol''] == True].tolist()

o equivalente,

df.index[df[''BoolCol'']].tolist()

Puede ver la diferencia con bastante claridad al jugar con un DataFrame con un índice "inusual":

df = pd.DataFrame({''BoolCol'': [True, False, False, True, True]},
       index=[10,20,30,40,50])

In [53]: df
Out[53]: 
   BoolCol
10    True
20   False
30   False
40    True
50    True

[5 rows x 1 columns]

In [54]: df.index[df[''BoolCol'']].tolist()
Out[54]: [10, 40, 50]

Si quieres usar el índice ,

In [56]: idx = df.index[df[''BoolCol'']]

In [57]: idx
Out[57]: Int64Index([10, 40, 50], dtype=''int64'')

luego puede seleccionar las filas usando loc lugar de iloc :

In [58]: df.loc[idx]
Out[58]: 
   BoolCol
10    True
40    True
50    True

[3 rows x 1 columns]

Tenga en cuenta que loc también puede aceptar matrices booleanas :

In [55]: df.loc[df[''BoolCol'']]
Out[55]: 
   BoolCol
10    True
40    True
50    True

[3 rows x 1 columns]

Si tiene una matriz booleana, mask y necesita valores de índice ordinales, puede calcularlos usando np.flatnonzero :

In [110]: np.flatnonzero(df[''BoolCol''])
Out[112]: array([0, 3, 4])

Use df.iloc para seleccionar filas por índice ordinal:

In [113]: df.iloc[np.flatnonzero(df[''BoolCol''])]
Out[113]: 
   BoolCol
10    True
40    True
50    True