Python Pandas按多个索引范围切片数据框
用更多索引范围（例如by10:12和25:28）对数据帧进行切片的pythonic方法是什么？
我想要一个更优雅的方式：
df = pd.DataFrame({'a':range(10,100)})
df.iloc[[i for i in range(10,12)] + [i for i in range(25,28)]]
结果：
a
10 20
11 21
25 35
26 36
27 37
像这样的东西会更优雅：
df.iloc[(10:12, 25:28)]
问题答案：
您可以使用numpy的r_“切片技巧”：
df = pd.DataFrame({'a':range(10,100)})
df.iloc[pd.np.r_[10:12, 25:28]]
给出：
a
10 20
11 21
25 35
26 36
27 37
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问题内容： 我有一个类似MultiIndex的系列： 我想获得s [‘b’]值，其中第二个索引（’ ‘）在2到10之间。 在第一个索引上切片可以正常工作： 但不是第二种，至少从似乎是两种最明显的方式来看： 1）这将返回元素1至4，与索引值无关 但是，如果我反转索引，并且第一个索引是整数，第二个索引是字符串，则可以正常工作： 问题答案： 正如Robbie-Clarken回答的那样，从0.14开始，您
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我有一个熊猫数据框，有许多标记列。例如： 我想用多个范围切片这个数据帧。例如： 但这似乎是不可能的。有没有办法做到这一点？ 这个问题与使用Pandas和Pandas Dataframe选择多个不连续列/切片切片多列范围有关，但我希望使用列名而不是索引切片<代码>np。r 似乎不支持字符串范围，只支持数字范围。
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问题内容： 我正在遍历Go语言之旅中的练习，但遇到了我无法弄清的障碍。我在做这个错误： 这是我的代码： 对于我一生，我找不到问题！ 问题答案： 切片 对于字符串，数组，指向数组的指针或切片a，主表达式 a [低：高] 构造一个子字符串或切片。索引表达式low和high选择哪些元素出现在结果中。结果的索引从0开始，长度等于高-低。 对于数组或字符串，索引low和high必须满足0 <= low <=
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问题内容： 我想从一维numpy数组（或向量）中选择多个不相邻的范围。 假设： 当然，这可行： 这可以通过单个索引获取： 但是，如果我要选择范围，该怎么办？ 我试过了： 有没有简单的方法可以执行此操作，或者我需要分别生成它们并进行连接？ 问题答案： 您需要在索引之前或之后进行串联。 使它变得容易 扩展切片并将其连接。 您可以混合切片和列表： 在索引之前进行连接可能比在之后进行连接要快，但是对于这样
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如前所述，对象中的元素遵循基于零的索引。 有三种可用的索引方法类型： 字段访问，基本切片和高级索引。 基本切片是 Python 中基本切片概念到 n 维的扩展。 通过将start，stop和step参数提供给内置的slice函数来构造一个 Python slice对象。 此slice对象被传递给数组来提取数组的一部分。 输出如下： [2 4 6] 在上面的例子中，ndarray对象由arang
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我有一个多索引数据框，看起来像 uid tid文本 abc x t1 bcd y t2 uid 和 tid 是索引。我有一个 uid 列表，并希望获取与该列表中的 uid 相对应的行，但保留第 2 级索引值 （tid）。我想在不运行任何显式循环的情况下执行此操作。这可能吗？