pandas dataframe数据中某两列为0其余列均不为0的行索引
时间: 2023-11-22 19:52:30 浏览: 37
你可以使用 Pandas 的逻辑运算符和布尔索引来实现这个功能。假设你的 DataFrame 名称为 `df`,其中有三列名为 `col1`、`col2` 和 `col3`,你可以使用以下代码来找到 `col1` 和 `col2` 都为 0 且 `col3` 不为 0 的行索引:
```
idx = df[(df['col1'] == 0) & (df['col2'] == 0) & (df['col3'] != 0)].index
```
这将返回一个包含所有符合条件的行索引的 Pandas 索引对象。你可以将它转换为一个 NumPy 数组,然后使用它来选择 DataFrame 中的行,例如:
```
import numpy as np
rows = np.array(idx)
df_filtered = df.loc[rows]
```
这将返回一个仅包含符合条件的行的新 DataFrame。
相关问题
pandas dataframe数据中某两列为0其余多列均不为0的行索引
可以使用 Pandas 的条件筛选功能来实现这个需求。假设你的 DataFrame 名称为 `df`,两列为0的列名分别为 `col1` 和 `col2`,可以使用以下代码获取符合条件的行索引:
```python
# 获取所有不为0的列名
nonzero_cols = df.columns[(df != 0).any()]
# 筛选出两列为0的行并且其他列不为0
indices = df.loc[(df['col1'] == 0) & (df['col2'] == 0) & (df[nonzero_cols] != 0).all(axis=1)].index
```
解释一下上面的代码:
1. 第一行获取所有不为0的列名,这样可以保证筛选出的行中其他列不为0。
2. 第二行使用 `loc` 方法和条件筛选来获取符合条件的行索引,条件包括两列为0且其他列不为0。其中 `(df['col1'] == 0) & (df['col2'] == 0)` 是两列为0的条件,`(df[nonzero_cols] != 0).all(axis=1)` 是其他列不为0的条件,其中 `df[nonzero_cols]` 是选取所有不为0的列,`.all(axis=1)` 表示每行所有元素都不为0。
python重设Dataframe中的户号列为索引列
可以使用`set_index()`方法将DataFrame中的某一列设置为索引列。在你的情况下,如果要将“户号”列设置为索引列,可以这样做:
```python
import pandas as pd
# 假设你的DataFrame名为df,户号列名为'huhao'
df = df.set_index('huhao')
```
这将返回一个新的DataFrame,其中“户号”列已成为索引列。如果你想在原地修改DataFrame,可以将`inplace`参数设置为`True`:
```python
df.set_index('huhao', inplace=True)
```
这将修改原始DataFrame,而不是返回一个新的DataFrame。