Python 从数据帧中获取特定行作为序列

如何将特定的筛选行作为序列获取

数据帧示例：

>>> df = pd.DataFrame({'date': [20130101, 20130101, 20130102], 'location': ['a', 'a', 'c']})
>>> df
       date location
0  20130101        a
1  20130101        a
2  20130102        c

df[df["location"] == "c"].squeeze()
Out[5]: 
date        20130102
location           c
Name: 2, dtype: object

我需要选择

位置

为

c

的行作为一个系列

我试过：

row = df[df["location"] == "c"].head(1)  # gives a dataframe
row = df.ix[df["location"] == "c"]       # also gives a dataframe with single row

在这两种情况下，我都无法将行作为序列进行排序。

使用将从数据帧中删除一个维度的函数：

>>> df = pd.DataFrame({'date': [20130101, 20130101, 20130102], 'location': ['a', 'a', 'c']})
>>> df
       date location
0  20130101        a
1  20130101        a
2  20130102        c

df[df["location"] == "c"].squeeze()
Out[5]: 
date        20130102
location           c
Name: 2, dtype: object

DataFrame.squese

方法在设置为

True

时，与

read\u csv

函数的

squese

参数的作用相同：如果生成的数据帧是一个1-len数据帧，即它只有一个维度（一列或一行），则对象被压缩到更小维度的对象

在本例中，您从数据帧获得一个Series对象。如果将面板压缩到数据帧，同样的逻辑也适用

挤压在您的代码中是明确的，它清楚地表明了您想要“放下”手中的对象的意图，因为它的维度可以投影到更小的维度

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如果数据帧有多个列或行，则压缩无效。

您可以使用整数索引（函数）获取第一行：

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谢谢Boud，这真是个奇迹

df[df[“location”]==“c”]。挤压（）也可以正常工作。你能解释一下挤压的作用吗？“挤压长度1维”意味着它将1行结果转换为系列？@Pratyush I更新了上述答案。我建议您调用挤压，因为您希望从1D数据帧中获取一个序列，这比仅为强制转换目的调用iloc[0]更显式。不知道哪一个更好，但像pythonic一样挤压：）+1用于解释当resultin数据帧有多行时iloc otoh更好如果您有多行，那么你的df是2D而不是1D，所以你不能压缩它。这里的答案适用于任何一般情况，但不能处理重要的角落情况。可以在中找到更多信息。请务必注意，如果要在此处指定新行，此答案不起作用：
df[df[“location”]==“c”]。iloc[0]=pd.Series（{'location'：'d'，'date'：np.nan}）
将失败。正确的方法是调用单个切片器一次。我添加了一个解决方案。