R的等效物，其中（）

Question

以前有人问过这个问题，但我仍然无法理解如何根据我想要设置的条件实际分割python系列/熊猫数据帧。

在R中，我想做的是：

df[which(df[,colnumber] > somenumberIchoose),]

函数的作用是：查找数据帧中大于SomeNumberChoose的列中的行条目的索引，并将其作为向量返回。然后，我使用这些行索引对数据帧进行切片，以指示我希望在新表单中查看数据帧的哪些行。

是否有一个等效的方式在python中做到这一点？我看到了枚举的参考文献，在阅读了留档后，我并不完全理解。为了获取行索引，我的示例现在看起来像这样：

indexfuture = [ x.index(), x in enumerate(df['colname']) if x > yesterday]  

然而，我不断得到一个无效的语法错误。我可以通过对值进行循环和手动搜索来解决问题，但这似乎极不符合pythonic，效率也很低。

enumerate（）到底做什么？在向量中找到满足所需参数的值的索引的python方法是什么？

注意：我使用熊猫作为数据帧

Answer 1

enumerate（）返回一个迭代器，该迭代器在每次迭代中生成一个（index， project）元组，因此您不能（也不需要）再次调用. index（）。

此外，您的列表理解语法是错误的：

indexfuture = [(index, x) for (index, x) in enumerate(df['colname']) if x > yesterday]

测试用例：

>>> [(index, x) for (index, x) in enumerate("abcdef") if x > "c"]
[(3, 'd'), (4, 'e'), (5, 'f')]

当然，您不需要解压缩元组：

>>> [tup for tup in enumerate("abcdef") if tup[1] > "c"]
[(3, 'd'), (4, 'e'), (5, 'f')]

除非你只对指数感兴趣，在这种情况下，你可以做这样的事情

>>> [index for (index, x) in enumerate("abcdef") if x > "c"]
[3, 4, 5]

Answer 2

就我对R的了解，你可能会更喜欢使用Numpy——一个类似MATLAB的科学计算包。

如果您希望数组的索引值可被2整除，那么以下方法将起作用。

arr = numpy.arange(10)
truth_table = arr % 2 == 0
indices = numpy.where(truth_table)
values = arr[indices]

使用多维数组也很容易

arr2d = arr.reshape(2,5)
col_indices = numpy.where(arr2d[col_index] % 2 == 0)
col_values = arr2d[col_index, col_indices]

Answer 3

我可能不太明白这个问题，但看起来回答比你想象的要容易：

使用数据帧：

df['colname'] > somenumberIchoose

返回包含真/假值和数据帧原始索引的系列。

然后，您可以在原始数据帧上使用该布尔序列，并获得要查找的子集：

df[df['colname'] > somenumberIchoose]

应该足够了。

看http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#boolean-indexing