pandas DataFrame 根据一个索引列表,取出除了该索引列表中的索引外的其他数据
时间: 2023-07-11 09:30:17 浏览: 45
可以使用 `~` 运算符和 `isin()` 方法来实现。
假设我们的 DataFrame 是 `df`,索引列表是 `idx_list`,那么可以这样取出除了该索引列表中的索引外的其他数据:
```python
df[~df.index.isin(idx_list)]
```
这里的 `~` 运算符表示取反,也就是排除索引列表中的索引。`isin()` 方法用于判断一个元素是否包含在一个列表中,返回的是一个布尔型的 Series。
因此,上述代码会返回一个 DataFrame,其中包含所有除了 `idx_list` 中索引对应的数据以外的其他数据。
相关问题
python pandas dataframe对象根据列索引输出某范围的数据
要输出某个范围的数据,可以使用DataFrame的切片功能。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
'C': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5]})
# 输出第2到第4行的所有数据
print(df.iloc[1:4, :])
# 输出第2到第4行的A和C列数据
print(df.loc[1:3, ['A', 'C']])
```
输出:
```
A B C
1 2 b 0.2
2 3 c 0.3
3 4 d 0.4
A C
1 2 0.2
2 3 0.3
3 4 0.4
```
上面的代码中,使用了不同的索引方式。`.iloc`使用了整数位置索引,可以根据行列的位置进行切片。而`.loc`使用了标签索引,可以根据行列的标签进行切片。可以根据实际情况选择不同的索引方式来输出数据。
pandas dataframe如何增加列索引索引列名
要为 Pandas DataFrame 增加列索引和行索引名称,你可以使用 `df.columns.name` 和 `df.index.name`。下面是一个例子:
```python
import pandas as pd
# 创建一个 DataFrame
data = {'Name': ['John', 'Emily', 'Kate', 'James'],
'Age': [28, 25, 32, 21],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 增加列索引名和行索引名
df.columns.name = 'Attributes'
df.index.name = 'Index'
# 打印 DataFrame
print(df)
```
输出结果如下:
```
Attributes Name Age City
Index
0 John 28 New York
1 Emily 25 Paris
2 Kate 32 London
3 James 21 Tokyo
```
在上面的例子中,我们首先创建了一个 DataFrame,然后使用 `df.columns.name` 和 `df.index.name` 分别为列索引和行索引设置名称。最后,我们打印 DataFrame,输出结果中列索引和行索引都有了对应的名称。