返回三个series同时为0的位置索引
时间: 2024-03-03 15:51:03 浏览: 10
假设你有三个 Pandas 库中的 Series,分别为 `s1`、`s2` 和 `s3`,你可以通过以下代码返回它们中同时为 0 的位置索引:
``` python
idx = (s1 == 0) & (s2 == 0) & (s3 == 0)
idx = idx[idx].index.tolist()
```
这里用 `==` 运算符来比较三个 Series 中对应位置上的值是否都为 0,返回一个布尔型 Series,表示它们中对应位置上的值都为 0。然后使用 `.index` 方法获取这个布尔型 Series 中值为 True 的位置索引,并使用 `.tolist()` 方法将其转换为列表格式。
需要注意的是,在进行比较时,三个 Series 中对应位置上的值都应该为 0,而不是只有其中一个为 0,否则比较结果将不正确。
相关问题
返回三个series同时为1的位置索引
假设你有三个 Pandas 库中的 Series,分别为 `s1`、`s2` 和 `s3`,你可以通过以下代码返回它们中同时为 1 的位置索引:
``` python
idx = (s1 & s2 & s3).index[s1 & s2 & s3].tolist()
```
这里用了 `&` 运算符来连接三个 Series,表示它们中对应位置上的值都为 1,返回的是一个布尔型的 Series。然后使用 `.index` 方法获取这个布尔型 Series 中值为 True 的位置索引,并使用 `.tolist()` 方法将其转换为列表格式。
如果希望返回的是一个包含三个 Series 中同时为 1 的位置索引的 DataFrame,可以使用以下代码:
``` python
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'s1': s1, 's2': s2, 's3': s3})
df = df[(df['s1'] == 1) & (df['s2'] == 1) & (df['s3'] == 1)]
idx = list(df.index)
```
这里将三个 Series 转换为了一个 DataFrame,并使用布尔型索引来筛选出三个 Series 中同时为 1 的位置行,然后将其索引转换为列表格式。
pd 按照行索引查找
要按照行索引查找某一行的数据,可以使用`loc`方法。假设有一个DataFrame对象df,要找出索引为5的行的数据,可以使用以下代码:
```
row_data = df.loc[5]
```
这将返回一个Series对象,其中包含索引为5的行的数据。如果要返回某一行的某一个元素,可以使用以下代码:
```
element = df.loc[5, 'column_name']
```
这将返回索引为5的行、列名为'column_name'的元素。如果要返回多行的数据,可以使用以下代码:
```
rows_data = df.loc[[5, 10, 15]]
```
这将返回一个新的DataFrame对象,其中包含索引为5、10、15的三行数据。