PYTHON，Pandas Dataframe：如何选择和只读某些行

Question

为了清楚起见，这里是完美运行的代码（当然我这里只放开头，其余的不重要）：

df = pd.read_csv(
'https://github.com/pcm-dpc/COVID-19/raw/master/dati-andamento-nazionale/'
'dpc-covid19-ita-andamento-nazionale.csv',
parse_dates=['data'], index_col='data') 
df.index = df.index.normalize()
ts = df[['nuovi_positivi']].dropna()
sts = ts.nuovi_positivi

所以基本上它从在线 Github csv 中获取一些数据，您可以在这里找到： Link NAZIONALE 并查看“日期”的意大利语“数据”，并为每个日期提取值 nuovi_positivi，然后将其放入程序中。

现在我必须对你可以在这里找到的这个 json 做同样的事情 Link Json

如您所见，现在每个日期都有 21 个不同的值，因为意大利有 21 个地区（Abruzzo Basilicata Campania 等），但我只对“威尼托”地区的值感兴趣，我想提取只有在标签“denominazione_regione”下包含“Veneto”的行才能获得每天的值“nuovi_positivi”。

我试过了：

df = pd.read_json('https://raw.githubusercontent.com/pcm-dpc/COVID-19/master/dati- 
json/dpc-covid19-ita-regioni.json' , parse_dates=['data'], index_col='data', 
index_row='Veneto') 

df.index = df.index.normalize()
ts = df[['nuovi_positivi']].dropna()
sts = ts.nuovi_positivi

但它当然不起作用。如何解决问题？谢谢

Answer 1

试试这个：

df = pd.read_json('https://raw.githubusercontent.com/pcm-dpc/COVID-19/master/dati-json/dpc-covid19-ita-regioni.json',
convert_dates =['data']) 
df.index = df['data']
df.index = df.index.normalize()
df = df[df["denominazione_regione"] == 'Veneto']
ts = df[['nuovi_positivi']].dropna()
sts = ts.nuovi_positivi