如何根据列值对 pandas 数据框进行切片？

Question

我有一个 pandas 数据框，格式如下：

year    col1 
y1      val_1 
y1      val_2
y1      val_3
y2      val_4
y2      val_5
y2      val_6
y3      val_7
y3      val_8
y3      val_9

我如何 select 仅显示第 2 年之前的值并忽略第 3 年？

我需要一个new_data框架如下：

   year      col1 
    y1      val_1 
    y1      val_2
    y1      val_3
    y2      val_4
    y2      val_5
    y2      val_6

y1, y2, y3 表示年份值

Answer 1

在您的示例数据集上，以下工作：

In [35]:

df.iloc[0:df[df.year == 'y3'].index[0]]
Out[35]:
  year   col1
0   y1  val_1
1   y1  val_2
2   y1  val_3
3   y2  val_4
4   y2  val_5
5   y2  val_6

因此将其分解，我们执行布尔索引以查找等于年份值的行：

In [36]:

df[df.year == 'y3']
Out[36]:
  year   col1
6   y3  val_7
7   y3  val_8
8   y3  val_9

但是我们对索引感兴趣，所以我们可以用它来切片：

In [37]:

df[df.year == 'y3'].index
Out[37]:
Int64Index([6, 7, 8], dtype='int64')

但是我们只需要切片的第一个值因此调用 index[0]，但是如果你的 df 已经按年份值排序那么只执行 df[df.year < y3] 会更简单并且有效。