用熊猫过滤数据

Question

我是Pandas的新手，我正尝试将其应用到已经编写的脚本中。 我有一个csv文件，可从中提取数据，并在数据帧中使用“ 候选 ”，“ 最终轨道 ”和“ 状态 ”列。

我的问题是，我想使用韦斯·麦金尼（Wes Mckinney）的10分钟教程（' http://nbviewer.ipython.org/urls/gist.github.com/wesm/4757075/raw/a72d3450ad4924d0e74fb57c9f62d1d895ea4574/ PandasTour.ipynb '）。 在In [80]:他使用aapl_bars.close_price['2009-10-15'] 。

我想使用类似的方法来选择所有带有*作为状态的数据。 如果该行中没有*，则来自其他列的数据也将被删除。

我目前的代码 ：

def establish_current_tacks(filename):

    df=pd.read_csv(filename)    
    cols=[df.iloc[:,0], df.iloc[:,10], df.iloc[:,11]]
    current_tracks=pd.concat(cols, axis=1)
    return current_tracks

我的数据框 ：

>>> current_tracks
<class 'pandas.core.frame.DataFrame'>
Int64Index: 707 entries, 0 to 706
Data columns (total 3 columns):
candidate       695  non-null values
 final track    670  non-null values
 status         670  non-null values
dtypes: float64(1), object(2)

我想使用诸如current_tracks.status['*'] ，但这不起作用

道歉，如果这很明显，那么我要努力使自己摆脱困境。

Answer 1

由于要过滤的数据不是数据框索引的一部分，而是常规列，因此您需要执行以下操作：

current_tracks[current_tracks.status == '*']

完整示例：

import pandas as pd
current_tracks = pd.DataFrame({'candidate': ['Bob', 'Jim', 'Alice'],
'final_track': [10, 15, 13], 'status': ['*', '.', '*']})
current_tracks
Out[3]: 
  candidate  final_track status
0       Bob           10      *
1       Jim           15      .
2     Alice           13      *

current_tracks[current_tracks.status == '*']
Out[4]: 
  candidate  final_track status
0       Bob           10      *
2     Alice           13      *

如果status是数据框索引的一部分，则原始语法将起作用：

current_tracks = current_tracks.set_index('status')
current_tracks.candidate['*']
Out[8]: 
status
*           Bob
*         Alice
Name: candidate, dtype: object