为每个新索引选择数据帧
我正在寻找一种简单的方法来选择熊猫数据框df中的特定值。
我的df行如下所示：编辑以使其更清晰
('df_c', index edge_id source target dist length offset ep
0 0 3993733 2072680 3740467 7.400719 66.983482 50.293263 0.989106
1 0 9337850 3740467 2072680 7.400719 66.983482 16.690219 0.989106
2 0 3993735 3740467 3740468 18.257438 51.693102 0.000000 0.935507
3 0 3993736 3740467 3740470 18.257438 80.415746 0.000000 0.935507
4 0 9337852 3740468 3740467 18.257438 51.693102 51.693102 0.935507
5 0 9337853 3740470 3740467 18.257438 80.415746 80.415746 0.935507
6 0 4917163 5293212 5474940 50.474509 113.242490 47.964551 0.600775
7 0 10261280 5474940 5293212 50.474509 113.242490 65.277939 0.600775
8 1 3993733 2072680 3740467 8.627149 66.983482 56.266520 0.985225
9 1 9337850 3740467 2072680 8.627149 66.983482 10.716962 0.985225
10 1 3993735 3740467 3740468 10.319909 51.693102 9.098376 0.978925
11 1 9337852 3740468 3740467 10.319909 51.693102 42.594727 0.978925
12 1 3993736 3740467 3740470 13.757942 80.415746 0.000000 0.962851
13 1 9337853 3740470 3740467 13.757942 80.415746 80.415746 0.962851
14 1 4565277 2072680 2072681 56.667011 53.626811 5.403604 0.526118
15 1 9909394 2072681 2072680 56.667011 53.626811 48.223207 0.526118)
我的目标是选择每一行[1]（df[索引]）与一个新的索引。所以这是df.index0,8，以此类推...
是否有另一种可能的方法，而不是迭代整个df并检查行[1]（df[索引]）上的索引的更改？
我知道有一种方法可以像这样选择第n行：df.iloc[0:：n，：]但是第[1]行上的索引更改（df[“index”]）的顺序并不总是相同的。。。
共有1个答案
您应该能够使用shift之类的工具提取一组行。差不多
df[(df.column1 - df.column1.shift(1)) >= 1]
似乎奏效了。请注意，移位通常与您想要进行的比较方向相反，因为您不是一个接一个地比较它们，而是创建向量的移位版本，然后一次比较整个向量。为了使当前值和以前的值对齐以比较它们，您必须向前移动向量以获得同一样本上的两个值。
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我正在尝试从多索引数据帧中仅使用一个索引来创建新的数据帧。 理想情况下，我想要这样的东西： 和： 基本上，我想删除除level之外的多索引的所有其他索引。有没有一个简单的方法可以做到这一点？
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在本章中，我们将讨论如何对日期进行切片和切块，并且通常会获得pandas对象的子集。 Python和NumPy索引运算符“[]”和属性运算符“。” 可以在各种用例中快速轻松地访问Pandas数据结构。 但是，由于要访问的数据类型不是预先知道的，因此直接使用标准运算符会有一些优化限制。 对于生产代码，我们建议您利用本章中介绍的优化的pandas数据访问方法。 熊猫现在支持三种类型的多轴索引; 下表中
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是否有任何方法可以在数据框中按索引（即整数）选择行，按列名选择列？ 我尝试使用loc，但它返回一个错误，我知道iloc只适用于索引。 这是数据帧df的第一行。我愿意选择第一行，名为“Volume”的列，并尝试使用df.loc[0，'Volume']
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问题内容： 我正在尝试仅使用来自多索引DataFrame的一个索引来创建新的DataFrame。 理想情况下，我想要这样的事情： 和： 本质上，我想删除除level之外的多索引的所有其他索引。是否有捷径可寻？ 问题答案： 一种方法是简单地重新绑定到所需的MultiIndex级别。您可以通过指定要保留的标签名称来做到这一点： 或使用级别的整数值： MultiIndex的所有其他级别将在此处消失。
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问题内容： 假设我有一个会议实体。每个会议都有一个与会者和一个会议日期。在我的会议表中，我可能会为每个与会者召开多个会议，每个会议的日期都不同。我需要一个JPA查询，该查询将仅为所有与会者选择最新的会议。例如，如果我的桌子看起来像这样 我的结果应该是 针对postgres使用JPA 2。会议有1-1个出席者和一个简单的时间戳记日期。我怀疑我需要和max（blah）做一个小组，也许还需要加入我自己的
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基于单个值/标签的切片 基于一个或多个级别的多个标签的切片 布尔条件和表达式的过滤 哪些方法适用于什么情况 为简单起见的假设： 输入数据表没有重复的索引键 下面的输入数据只有两个级别。（此处所示的大多数解决方案都概括为N个级别） 问题2b 我如何获得级别“二”中对应于“t”和“w”的所有值？ 如何从检索横截面，即具有索引特定值的单行？具体来说，如何检索的横截面，由 如何选择与和相对应的两行？