如何将列和行的pandas DataFrame子集转换为numpy数组？
我想知道是否有一种更简单，更节省内存的方法来从pandas DataFrame中选择行和列的子集。
例如，给定此数据框：
df = DataFrame（np.random.rand（4,5），列= list（'abcde'））
打印df
abcde
0 0.945686 0.000710 0.909158 0.892892 0.326670
1 0.919359 0.667057 0.462478 0.008204 0.473096
2 0.976163 0.621712 0.208423 0.980471 0.048334
3 0.459039 0.788318 0.309892 0.100539 0.753992
我只希望其中列’c’的值大于0.5的那些行，但是对于那些行，我只需要列’b’和’e’。
这是我想出的方法-也许有更好的“熊猫”方式？
locs = [df.columns.get_loc（_）in ['a'，'d']]中的_
打印df [df.c> 0.5] [位置]
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0 0.945686 0.892892
我的最终目标是将结果转换为numpy数组以传递给sklearn回归算法，因此我将使用上面的代码，如下所示：
training_set = array（df [df.c> 0.5] [位置]）
…这让我很烦，因为我最终在内存中存储了一个巨大的数组副本。也许还有更好的方法吗？
问题答案：
.loc同时接受行和列选择器（.ix/.ilocFYI也是如此）也可以单次完成。
In [1]: df = DataFrame(np.random.rand(4,5), columns = list('abcde'))
In [2]: df
Out[2]:
a b c d e
0 0.669701 0.780497 0.955690 0.451573 0.232194
1 0.952762 0.585579 0.890801 0.643251 0.556220
2 0.900713 0.790938 0.952628 0.505775 0.582365
3 0.994205 0.330560 0.286694 0.125061 0.575153
In [5]: df.loc[df['c']>0.5,['a','d']]
Out[5]:
a d
0 0.669701 0.451573
1 0.952762 0.643251
2 0.900713 0.505775
并且，如果您想要这些值（尽管它应该直接传递给sklearn）；框架支持阵列接口
In [6]: df.loc[df['c']>0.5,['a','d']].values
Out[6]:
array([[ 0.66970138, 0.45157274],
[ 0.95276167, 0.64325143],
[ 0.90071271, 0.50577509]])
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我想知道是否有一种更简单、内存高效的方法来从熊猫数据帧中选择行和列的子集。 例如，给定此数据帧： 我只想要那些列c的值大于0.5的行，但是我只需要那些行的列b和e。 这就是我想出的方法——也许有更好的“熊猫”方法？ 我的最终目标是将结果转换为numpy数组，并传递到sklearn回归算法中，因此我将使用上面的代码，如下所示： …这让我很恼火，因为我最终在内存中获得了一个巨大的数组副本。也许还有更好
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