熊猫中的布尔索引
布尔索引帮助我们使用布尔向量从DataFrames中选择数据。我们需要一个具有布尔索引的DataFrame才能使用布尔索引。让我们看看如何实现布尔索引。
创建数据字典。
将其转换为带有布尔索引作为向量的DataFrame对象。
现在，使用布尔索引访问数据。
请参阅下面的示例以了解想法。
示例
import pandas as pd
# data
data = {
'Name': ['Hafeez', 'Srikanth', 'Rakesh'],
'Age': [19, 20, 19]
}
# creating a DataFrame with boolean index vector
data_frame = pd.DataFrame(data, index = [True, False, True])
print(data_frame)输出结果
如果运行上面的程序，您将得到以下结果。
Name Age True Hafeez 19 False Srikanth 20 True Rakesh 19
现在，我们可以通过将布尔值传递给loc[]，iloc[]，ix[]方法来访问DataFrame。让我们一起看看。
示例
# accessing using .loc() print(data_frame.loc[True])
输出结果
如果运行上面的代码，您将得到以下结果。
Name Age True Hafeez 19 True Rakesh 19
示例
# accessing using .iloc() print(data_frame.iloc[1]) # iloc methods takes only integers so, we are passing 1 i nsted of True. Both are same.
输出结果
如果运行上面的代码，您将得到以下结果。
Name Srikanth Age 20 dtype: object
示例
# accessing using .ix[] # we can pass both boolean or integer values to .ix[] print(data_frame.ix[True]) print() print(data_frame.ix[1])
输出结果
如果运行上面的代码，您将得到以下结果。
Name Age True Hafeez 19 True Rakesh 19 Name Srikanth Age 20 dtype: object
使用布尔索引的另一种方法是将布尔向量直接传递给DataFrame。它将打印所有值为True的行。让我们看一个例子。
示例
import pandas as pd
# data
data = {
'Name': ['Hafeez', 'Srikanth', 'Rakesh'],
'Age': [19, 20, 19]
}
# creating a DataFrame with boolean index vector
data_frame = pd.DataFrame(data)
print(data_frame)输出结果
如果运行上面的代码，您将得到以下结果。
Name Age 0 Hafeez 19 1 Srikanth 20 2 Rakesh 19
现在，我们可以将布尔向量传递给DataFrame来访问数据。
示例
# passing boolean vector to data_frame index print(data_frame[[True, True, False]])
输出结果
如果运行上面的代码，您将得到以下结果。我们只有那一行是True。
Name Age 0 Hafeez 19 1 Srikanth 20
结论
如果您对布尔索引有任何疑问，请在评论部分告诉我。