在Pandas DataFrame中对布尔值的列进行排序

Question

我正在尝试学习时间序列。 我想查找与True布尔值链接的日期。 然后，我将布尔值分配给pd.DataFrame 。

我将布尔语句分配给名为50+的列，如下所示：

如何对列50+的True行进行排序？

我已经搜索了互联网，但没有找到解决方案。 由于我将50+从布尔值传递给了日期框架，这是否使其成为可以通过排序值函数进行排序的普通字符串？

Answer 1

您需要指定列名称：

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> np.random.seed(123)

>>> idx = pd.date_range('2018-10-05', periods=7, freq='D')

>>> df = pd.DataFrame({'data': np.random.randn(idx.size),
...                    '50+': np.random.choice([0, 1], size=idx.size).astype(bool)},
...                   index=idx)

>>> df
                data    50+
2018-10-05 -1.085631   True
2018-10-06  0.997345   True
2018-10-07  0.282978  False
2018-10-08 -1.506295  False
2018-10-09 -0.578600  False
2018-10-10  1.651437   True
2018-10-11 -2.426679  False

>>> df.sort_values('50+')
                data    50+
2018-10-07  0.282978  False
2018-10-08 -1.506295  False
2018-10-09 -0.578600  False
2018-10-11 -2.426679  False
2018-10-05 -1.085631   True
2018-10-06  0.997345   True
2018-10-10  1.651437   True

>>> df.sort_values('50+', ascending=False)
                data    50+
2018-10-05 -1.085631   True
2018-10-06  0.997345   True
2018-10-10  1.651437   True
2018-10-07  0.282978  False
2018-10-08 -1.506295  False
2018-10-09 -0.578600  False
2018-10-11 -2.426679  False

如果不确定，可以随时检查docstring 。

默认值为ascending=True ，它将把False放在第一位，因为它们在底层仅是0。 （虽然True为1。）

如果您想过滤到该列为True的行，则可以使用：

>>> df[df['50+']]
                data   50+
2018-10-05 -1.085631  True
2018-10-06  0.997345  True
2018-10-10  1.651437  True

Answer 2

我想查找与布尔值True链接的日期。

您无需为此进行任何排序。 您只需要使用布尔索引即可； 换句话说，构造一个长度与数据帧索引相同的布尔系列或数组，然后通过__getitem__应用它，该语法由语法[]调用。

因此， pd.DataFrame “将布尔值分配给pd.DataFrame ”， pd.DataFrame 对索引建立索引 ！

index_filtered = df.index[df['50+']]