从 pd.DataFrame [重复] 获取列标签索引的有效方法
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【中文标题】从 pd.DataFrame [重复] 获取列标签索引的有效方法【英文标题】:Efficient way to get indices of column-labels from pd.DataFrame [duplicate] 【发布时间】:2016-11-24 03:19:39 【问题描述】:我有这种方法,我根据标签从pandas dataframe
中获取列,但通过numpy
进行索引要快得多。
pandas
或 numpy
中有没有一种方法可以在不迭代的情况下从列标签转到列索引?
DF_var = pd.DataFrame(np.random.random((5,10)), columns=["attr_%d" % _ for _ in range(10)])
query_cols = ["attr_2","attr_5","attr_6","attr_0"]
want_idx = [0,2,5,6]
# Something like np.where w/o iterating through?
# np.where(query_cols in DF_var.columns)
# TypeError: unhashable type: 'list'
# np.where(x in DF_var.columns for x in query_cols)
# (array([0]),)
long_way = list()
for i, label in enumerate(DF_var.columns):
if label in query_cols:
long_way.append(i)
# print(sorted(long_way))
# [0, 2, 5, 6]
【问题讨论】:
见:***.com/questions/13021654/… 这是针对单个值还是针对列表? @O.rka single,但您可以使用列表推导来获取所有索引。 这使用 numpynp.argwhere(DF_var.columns.isin(["attr_2","attr_5","attr_6","attr_0"])).flatten()
完成这项工作
@O.rka 你可以使用searchsorted method
。新答案发布到链接的 dup 目标中。
【参考方案1】:
short_way = [df.columns.get_loc(col) for col in query_cols]
print(sorted(short_way))
# outputs [0, 2, 5, 6]
【讨论】:
哦,好吧,所以它仍然需要迭代? @O.rka 是的。 AFAIK 没有矢量化方式。以上是关于从 pd.DataFrame [重复] 获取列标签索引的有效方法的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
从具有多个切片的 pandas MultiIndex 中检索列 [重复]