迭代 Pandas Dataframe 中的行，保持前 2 行固定

Question

DataFrame

我有一个 DataFrame 如上所示。有什么方法可以创建一个新的 dataframe 每次具有行索引[0,1,2], [0,1,3],[0,1,4]意味着保留第一个dataframe 的 2 行固定（在本例中为索引 0 和 1）并包括固定行中的下一行。

Output 应该具有 DataFrame 行[0,1,2], [0,1,3],[0,1,4]等在 ZA7F5F35426B927411739231B5638 中。

Answer 1

你可以这样做：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['AA','BB','CC','DD','EE'], 'B': ['AA', 'AA', 'BB','BB','BB'], 'C': ['CC', 'CC', 'DD', 'DD', 'DD']})

def make_new_df(row_to_keep, orig_df):
    new_df=pd.DataFrame(columns=list(orig_df))
    new_df.loc[0]=orig_df.loc[0]
    new_df.loc[1]=orig_df.loc[1]
    new_df.loc[2]=orig_df.loc[row_to_keep]
    return new_df

使用要保留作为参数的行索引以及要从中获取行的原始 dataframe 调用 new_df 的位置。

Answer 2

从评论中清除，除了前两行之外，您还希望每行都有一个新的dataframe ，请执行以下操作：

new_df_dict = {}
for i in range(2, len(df)):
    new_df_dict[i] = df.iloc[[0, 1, i], :]

之后，您将在new_df_dict中拥有所有新dataframes的字典，因为字典的键是新行的编号。

Answer 3

您可以使用重新索引：

df1=df.reindex[0,1,2]
df2=df.reindex[0,1,3]
etc.

如果要使用切片：

df10=df.reindex( np.r_[0,1,10:len(df)] )