使用布尔一系列不同的长度，以从数据帧

选择行我有一个数据帧，看起来像这样：使用布尔一系列不同的长度，以从数据帧

df = pd.DataFrame({"piece": ["piece1", "piece2", "piece3", "piece4"], "No": [1, 1, 2, 3]}) 

    No piece 
0 1 piece1 
1 1 piece2 
2 2 piece3 
3 3 piece4

我有对应的数据框“否” -column的指数系列。它布尔变量分配给“否” - 值，就像这样：

s = pd.Series([True, False, True, True]) 

0  True 
1 False 
2  True 
3  True 
dtype: bool

我想从在该系列中的“无”值是真实的数据框选择那些行。这将导致

No piece 
2 2 piece3 
3 3 piece4

我已经尝试了很多索引的使用df [ “否”。ISIN（S），或类似DF [S [ “否”] ==真] ...但它还没有工作。

来源

2017-02-22 Kora K

你在找'df [s]'吗？ – Psidom

@Psidom。我会说转成一个答案，但你不应该回答与另一个问题的问题，除非你需要提高你的字符数:) –

不，但我看到我的例子如何看起来如此。问题在于，在df中，多行可能具有相同的“否”值，并且该值与索引不同。我会编辑我的问题来更好地表达实际问题。 –

我认为你需要map值在No列到true/false条件和使用它的子集：

df[df.No.map(s)] 

# No piece 
#2 2 piece3 
#3 3 piece4

df.No.map(s) 

# 0 False 
# 1 False 
# 2  True 
# 3  True 
# Name: No, dtype: bool

来源

2017-02-22 15:44:52 Psidom

这是一个更为pandathonic的答案。我很高兴OP选择了这个。 –

@MadPhysicist谢谢。这两个答案都适合OP的目的。 – Psidom

您试图索引s使用df['No']，然后使用结果作为df本身的掩码：

df[s[df['No']].values]

最终掩码需要使用values作为数组提取，因为索引中的副本会导致错误，否则会导致错误。

来源

2017-02-22 15:45:58

我认为你需要'df [s [df ['No']]。values]'。这给出了一个错误。不是我投下的票。 – Psidom

@Psidom。你是绝对正确的。 –

已修复，希望能够删除downvote。 –

使用布尔一系列不同的长度，以从数据帧

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