python資料分析專題 (14) 邏輯值索引

2021-10-23 15:20:46 字數 1295 閱讀 8085

上次內容介紹了pandas資料索引的數字索引和行列名的方法。邏輯值索引也是一種重要的方法。在資料排序和篩選中都要用到邏輯值索引。

邏輯值索引

邏輯值包括true和false。將邏輯值放入行列中,遇到真值true則返回 ,false則跳過。不過邏輯值的數目要與行列數一致。

#邏輯值索引

x=mtcars.iloc[0:3:,0:3]

#篩選出所有行,第1列

x.loc[:,[true,false,false]]

#篩選出所有列,第1行

x.loc[[true,false,true],:]

x.iloc[[true,false,false],:]

利用邏輯值進行索引

#生成邏輯值

logic=np.repeat([true,false],repeats=16)

logic

#利用邏輯值索引

mtcars[logic]

logic=np.tile([true,false],reps=16)

logic

#篩選奇數行

mtcars.loc[logic,:]

np.repeat([1,2,3,4,5],repeats=[1,2,3,4,5])

np.tile(a=[1,2,3,4,5],reps=2)

利用python實現vlookup

vlookup是excel中非常高效的篩選資料函式。現有兩個列表,表1在200gene.csv檔案中。

表2中包含一列基因名字,在檔案121genes.csv檔案中。想需要根據表2中的id,從表1中提取資料。

python實現**

gene121=pd.read_csv(『121genes.csv』,squeeze=true)

gene121

#去除重複項

gene121.unique()

geneid=gene121.unique()

gene200=pd.read_csv(『200genes.csv』,index_col=0)

gene200.head()

gene200.index

#重新index,實現vlookup功能

gene93=gene200.reindex(index=geneid)

#去掉缺失值

gene86=gene93.dropna()

#儲存最終結果

gene86.to_csv(「gene86.csv」)

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