python - 从 Pandas Dataframe 和 Numpy 数组中提取基于条件的子集

Question

我有一个 Pandas 数据框df和一个相同大小的 numpy 数组ar。我可以像这样提取行df：

subdf = df[df['column'] == value]

但是如何从中提取相应的行ar，即具有相同索引的行？

在我的情况下，df它也是更大数据框的一个子集，这意味着它df.index不是一组连续的整数。

标签： pythonpandasnumpy

Answer 1

您可以使用：

df = pd.DataFrame({'value': [1,2,3,2,1]})
ar = np.array([10,20,30,20,10])
ar[df['value'] == 2]

输出：

array([20, 20])

或者，如果您有更高的尺寸：

ar = np.arange(20).reshape(4,5)
ar[:, df['value'] == 2]

输入：

array([[ 0,  1,  2,  3,  4],
       [ 5,  6,  7,  8,  9],
       [10, 11, 12, 13, 14],
       [15, 16, 17, 18, 19]])

输出：

array([[ 1,  3],
       [ 6,  8],
       [11, 13],
       [16, 18]])