熊猫：挑选符合条件的人后重新索引

Posted 2023-02-23

【中文标题】熊猫：挑选符合条件的人后重新索引

【英文标题】：Pandas: Re-indexing after picking those that meet a condition

【发布时间】：2022-01-21 08:31:23

【问题描述】：

我正在尝试了解有关重新索引的更多信息。

对于背景上下文，我有一个名为 sleep_cycle 的数据框。 在此数据框中，列是：姓名、年龄、平均睡眠时间。

我只想挑选那些名字以字母“B”开头的人。 然后我想重新索引这些“B”人，这样我就有了一个新的数据框，它具有相同的列，但只有那些名字以 B 开头的人。

这是我的尝试：

    info = list(sleep_cycle.columns) #this is just to set a list of the existing columns
    b_names = [name for name in sleep_cycle['name'] if name[0] == 'B']

    b_sleep_cycle = sleep_cycle.reindex(b_names, columns = info) #re-index with the 'B' people, and set columns to the list I saved earlier.
  

结果：重新索引成功，成功挑选出仅以字母“B”开头的那些，并且列保持不变。伟大的！问题是：所有数据都被替换为 NaN。

有人可以帮我解决这个问题吗？我究竟做错了什么？如果您能提出一个仅在一行代码中的解决方案，我们将不胜感激。

【问题讨论】：

请在minimal reproducible example 中包含一个简短的示例数据框和您的预期输出。

您的问题似乎是关于行的条件过滤，而不是重新索引。

【参考方案1】：

根据您的描述（示例数据和预期输出会更好），这会起作用：

sleep_cycle[sleep_cycle['name'].str.startswith['B']]