如何在Python中选择数据帧的某些行？

我有一个熊猫数据框，看起来像这样：

              x_cor
y_cor             
893.200012       1
893.299988      17
893.400024      41
893.500000      39
893.599976      40
893.700012      36
893.799988       2
893.900024      13
894.000000      44
894.099976      43
894.200012      74
894.299988      88
894.400024      78
894.500000     132
894.599976     180
894.700012     178

我想做的是根据条件选择某些行，并从中创建两个不同的数据帧（其中一个由满足条件的行组成，另一个由不满足条件的行组成）。条件是每行的

x_cor

值是否大于前面和后面的

x_cor

值

例如，第三行

893.400024 41

满足条件，因为前一行的x_cor为17，下一行的x_cor为39，小于41

---

我认为如果我将循环与

iloc

或

ix

一起使用，效率会很低。有什么更好的方法可以做到这一点呢？

使用

shift

df.loc[(df.x_cor > df.x_cor.shift(1)) & (df.x_cor > df.x_cor.shift(-1))]

         y_cor  x_cor
2   893.400024     41
4   893.599976     40
8   894.000000     44
11  894.299988     88
14  894.599976    180

---

使用

shift

df.loc[(df.x_cor > df.x_cor.shift(1)) & (df.x_cor > df.x_cor.shift(-1))]

         y_cor  x_cor
2   893.400024     41
4   893.599976     40
8   894.000000     44
11  894.299988     88
14  894.599976    180

---

从

scipy

argrelextrema

from scipy.signal import argrelextrema
df.iloc[argrelextrema(df.x_cor.values, np.greater)]
Out[981]: 
            x_cor
y_cor            
893.400024     41
893.599976     40
894.000000     44
894.299988     88
894.599976    180

---

从

scipy

argrelextrema

from scipy.signal import argrelextrema
df.iloc[argrelextrema(df.x_cor.values, np.greater)]
Out[981]: 
            x_cor
y_cor            
893.400024     41
893.599976     40
894.000000     44
894.299988     88
894.599976    180

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哇，这是一个如此简单和仍然强大的工作方式！谢谢你的帮助@maynull使用Wen的解决方案，比mineWow快得多，这是一种如此简单且仍然强大的工作方式！谢谢你的帮助@可以使用温的解决方案，比mine@Wen谢谢你的帮助！您知道如何获取行不符合条件的数据帧吗？@maynull

df.iloc[~df.index.isin（argrelextrema（df.x_cor.values，np.morer）[0]）

答案非常好。我已经投了赞成票（实际上两个都投了）@Wen非常感谢你！Scipy很棒！我也是：-（顺便说一句，我认为这是最好的；太多的人有问题打电话给我，我看到到处都是“COLDSPEED”，而不是“c”ᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 就像它应该是>：-（@Wen谢谢你的帮助！你知道如何得到一个数据帧，其中的行不符合条件吗？@maynull

df.iloc[~df.index.isin（argrelextrema（df.x_cor.values，np.greater）[0]）

非常好的答案。我已经投票了（实际上都投票了）@Wen非常感谢你！Scipy很棒！我也是：-（顺便说一句，我认为这是最好的选择；太多人对我有意见，我看到到处都是“COLDSPEED”，而不是“c”ᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 就像它应该是>：-(