python выбрать - Используйте список значений для выбора строк из блока данных pandas




строки условию (2)

Возможный дубликат:
как фильтровать строки данных в кадре под «внутри» / «in»?

Допустим, у меня есть следующий файл данных панд:

df = DataFrame({'A' : [5,6,3,4], 'B' : [1,2,3, 5]})
df

     A   B
0    5   1
1    6   2
2    3   3
3    4   5

Я могу подмножество на основе определенного значения:

x = df[df['A'] == 3]
x

     A   B
2    3   3

Но как я могу подмножество на основе списка значений? - что-то вроде этого:

list_of_values = [3,6]

y = df[df['A'] in list_of_values]

Answers

Это действительно дубликат того, как фильтровать строки данных в виде панд с помощью «внутри» / «in»? , перевод ответа на ваш пример дает:

In [5]: df = DataFrame({'A' : [5,6,3,4], 'B' : [1,2,3, 5]})

In [6]: df
Out[6]:
   A  B
0  5  1
1  6  2
2  3  3
3  4  5

In [7]: df[df['A'].isin([3, 6])]
Out[7]:
   A  B
1  6  2
2  3  3

Невозможно отсортировать словарь, только чтобы получить представление отсортированного словаря. Словари по своей природе являются бесхозными, но другие типы, такие как списки и кортежи, не являются. Поэтому вам нужен упорядоченный тип данных для представления отсортированных значений, которые будут списком, возможно, списком кортежей.

Например,

import operator
x = {1: 2, 3: 4, 4: 3, 2: 1, 0: 0}
sorted_x = sorted(x.items(), key=operator.itemgetter(1))

sorted_x будет списком кортежей, отсортированных по второму элементу в каждом кортеже. dict(sorted_x) == x .

И для тех, кто хочет сортировать ключи вместо значений:

import operator
x = {1: 2, 3: 4, 4: 3, 2: 1, 0: 0}
sorted_x = sorted(x.items(), key=operator.itemgetter(0))

В Python3, поскольку распаковка не разрешена [1] мы можем использовать

x = {1: 2, 3: 4, 4: 3, 2: 1, 0: 0}
sorted_by_value = sorted(x.items(), key=lambda kv: kv[1])




python pandas dataframe