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python - 使用 DatetimeIndex 选择数据的数据框

问题描述

我有一个数据框如下所示：

import numpy as np
import pandas as pd    

data = {'datetime' : ['2009-07-24 02:00:00', '2009-07-24 03:00:00','2009-07-24 04:00:00'],
     'value1' : ['a', np.nan ,'c'],
     'value2' : ['d','e','f']}
df = pd.DataFrame(data)
df = df.set_index(pd.DatetimeIndex(df['datetime']))
missing = df.loc[:, df.columns != ('datetime')]

上面的数据只是一个样本。但是假设我在更大的数据中有很多缺失值。我想在“value1”列中选择所有缺失值的数据。

missing_index = df[df['value1'].isnull()].index

这段代码会让我得到所有缺失值的索引，但我想要它们的实际行，在这种情况下，是第二行。

所以，我试过了，

df[missing_index]

但我有一个错误说

KeyError：“DatetimeIndex（['2009-07-24 03:00:00']，dtype='datetime64[ns]'，name='datetime'，freq=None）不在索引中”

标签： pythonpandasdatetimedataframeindexing

解决方案

该错误来自df[<something>]用于获取列的事实。当您调用df[missing_index]它时，它试图missing_index在列中找到 （这也是一个索引）。

正如@panktijk 在他的评论中指出的那样，做你想做的最简单的方法是：

df[df['value1'].isnull()]

但是，如果由于某种原因（也许您想操纵它们）您想按照自己的方式首先获取索引，然后使用这些索引来拉取子数据框，您可以执行以下操作：

df.loc[missing_index]

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