如何选择行中至少一个元素中包含特定值的行？

Question

我有一个DataFrame DF和一个列表，例如List1 。 List1是从DF创建的，它具有DF存在的元素，但没有重复。 我需要执行以下操作：
1.从List1选择包含特定元素的DF行（例如，迭代List1所有元素）
2.将它们从0重新索引到任意行数，因为选择的行可能具有不连续的索引。

样本输入：

List1=['Apple','Orange','Banana','Pineapple','Pear','Tomato','Potato']
Sample DF
  EQ1      EQ2      EQ3
0 Apple    Orange   NaN
1 Banana   Potato   NaN
2 Pear     Tomato   Pineapple
3 Apple    Tomato   Pear
4 Tomato   Potato   Banana

现在，如果我要访问包含Apple的行，它们将为0和3。但是我希望将它们重命名为0和1（重新索引）。 搜索Apple之后，应采用List1的下一个元素，并执行类似的步骤。 此后，我还有其他操作要执行，因此需要在整个List1循环整个过程。 我希望我已经很好地解释了，这是我的相同代码，它无法正常工作：

for eq in List1:
    MCS=DF.loc[MCS_Simp_green[:] ==eq] #Indentation was missing
    MCS= MCS.reset_index(drop=True)
    <Remaining operations>

Answer 1

我认为您需要isin与any ：

List1=['Apple','Orange','Banana','Pineapple','Pear','Tomato','Potato']

for eq in List1:
    #print df.isin([eq]).any(1)
    #print df[df.isin([eq]).any(1)]
    df1 = df[df.isin([eq]).any(1)].reset_index(drop=True)  
    print df1

     EQ1     EQ2   EQ3
0  Apple  Orange   NaN
1  Apple  Tomato  Pear
     EQ1     EQ2  EQ3
0  Apple  Orange  NaN
      EQ1     EQ2     EQ3
0  Banana  Potato     NaN
1  Tomato  Potato  Banana
    EQ1     EQ2        EQ3
0  Pear  Tomato  Pineapple
     EQ1     EQ2        EQ3
0   Pear  Tomato  Pineapple
1  Apple  Tomato       Pear
      EQ1     EQ2        EQ3
0    Pear  Tomato  Pineapple
1   Apple  Tomato       Pear
2  Tomato  Potato     Banana
      EQ1     EQ2     EQ3
0  Banana  Potato     NaN
1  Tomato  Potato  Banana

要存储值，可以使用dict理解：

dfs = {eq: df[df.isin([eq]).any(1)].reset_index(drop=True) for eq in List1}

print dfs['Apple']
     EQ1     EQ2   EQ3
0  Apple  Orange   NaN
1  Apple  Tomato  Pear

print dfs['Orange']
     EQ1     EQ2  EQ3
0  Apple  Orange  NaN

Answer 2

您可以标识list的项目并收集生成的新DataFrame如下所示：

data_frames = {}
for l in List1:
    data_frames[l] = df[df.isin([l]).any(1)].reset_index(drop=True)
    print(l, data_frames[l].index.tolist())

要得到：

Apple [0, 1]
Orange [0]
Banana [0, 1]
Pineapple [0]
Pear [0, 1]
Tomato [0, 1, 2]
Potato [0, 1]

新的DataFrame对象包含在dictionary data_frames ：

data_frames['Apple']

     EQ1     EQ2   EQ3
0  Apple  Orange   NaN
1  Apple  Tomato  Pear