基于数据框中的行值选择所有列大熊猫

Question

我有一个与千列和千行相似的df1。我想 喜欢做一个随机抽样的第1行细胞 （date0）基本上我想过滤的列，并返回 他们和日期时间索引根据条件，如果 date0行上的单元格是等于V1，然后对单元== V2执行相同的采样，然后对V3..etc执行相同的采样。

然后我会将所有这些样本连接成一个单数的数据框 数据框。我想确保我回到原来的日期时间指数 ，而不是一个普通的指数0,1,2,3 ......

 abc def ghi jkl mno pqr 
date0 'V1' 'V1' 'V2' 'V3' 'V0' 'V1' 

date1  2  5 6  3  2 1 

date2  3  1 1  3  5 6 

date3  4  4 2  7  8 0 

要过滤到目前为止，我已经试过，但它不工作 数据集1 = Dataset.ix[:,(random.sample(list(Dataset.iloc[0,:]=='V2'), 4))].copy() 4只是返回列数的任意数字。 然后，我需要连接。

谢谢！

Answer 1

您想包括date0作为列索引的一部分。

df1 = df.T.set_index('date0', append=True).T 
df1 

然后你可以使用xs采取横截面

df1.xs('V1', axis=1, level=1) 

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回应评论
这适用于使用所述第一行，而无需知道行索引值

df1 = df.iloc[1:].T.set_index(df.iloc[0], append=True).T 

df1.xs('V1', axis=1, level=1) 

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响应第二评论
iloc[1:]意欲明确地下降的第一行。如果你想保留它，不要包含那部分。

df1 = df.T.set_index(df.iloc[0], append=True).T 
df1 

df1.xs('V1', axis=1, level=1)