基于列值的 DataFrame 中的 select 行，限制为 16384 行

Question

我有一个巨大的 *.csv 文件，其中包含如下示例的数据，并将 *.csv 文件加载到名为“data”的 dataframe

我想 select 具有“CHR”列等于“1”的行，我的代码如下

selected_row = data.loc[data['CHR'] == '1']

selected_row 的结果是正确的（示例中选择了第 0/3/6/7/10/13 行），但是，不包含列等于“1”的所有行，我终于发现 selected_row 包含 CHR= 的行='1' 直到第16384行数据，在selected_row中没有选择CHR=='1'的第16385行（以及后面的很多行）数据，请指教，谢谢。

Answer 1

尝试

selected_row = data.loc[data['CHR'].isin([1, '1'])]

Answer 2

我想你已经把你的过滤器弄混了，让你更容易现在将过滤器应用到你的 dataframe #试试这个

filter_row= data['CHR'] == '1']. #this would return a dataframe with boolean values which you can then use afterwards


```
data.loc[filter_row]

Answer 3

谢谢大家。 顺便说一句，奇怪的是如果我在读取*.csv文件时指定数据类型，问题也消失了，不知道背后的原因，仅供大家参考

data = pandas.read_csv("mydata.csv",dtype={"CHR":"string"})