使用列表从熊猫数据框中读取特定行答案

【问题标题】：Reading specific rows out of a panda dataframe using a list使用列表从熊猫数据框中读取特定行
【发布时间】：2019-11-08 02:56:45
【问题描述】：

我有一个 pandas 数据框，我需要将特定行从新数据框中拉出并拉入新数据框。这些行在一个列表中，如下所示：[42 50 52 59 60 62]

我正在从 .csv 文件创建数据框，但据我所知，在读取 .csv 和创建数据框时无法指定行号。

import pandas as pd 

df = pd.read_csv('/Users/uni/Desktop/corrindex+id/rt35',index_col = False, header = None )

这是数据框的一部分：

                    0
0      1 269 245 44 5
1      2 293 393 33 5
2     3 295 175 67 12
3      4 298 415 33 5
4    5 304 392 213 11

【问题讨论】：

stackoverflow.com/questions/13651117/… 会有所帮助。您必须阅读整个文件，然后过滤掉感兴趣的行。

标签： python pandas

【解决方案1】：

将skiprows 与可调用对象一起使用：

import pandas as pd

keep_rows = [42 50 52 59 60 62]

df = pd.read_csv('/Users/uni/Desktop/corrindex+id/rt35', 
                 header=None
                 skiprows=lambda x: x not in keep_rows)

【讨论】：

【解决方案2】：

不幸的是，pandas read_cvs 需要一个真正的文件，而不仅仅是一个行生成器，所以只选择一堆行并不容易。但是您可以轻松地在 Python 级别做到这一点：

lines = [line for i, line in enumerate(open('/Users/uni/Desktop/corrindex+id/rt35'), 1)
         if i in [42 50 52 59 60 62]]
df = pd.read_csv(io.StringIO(''.join(lines)),index_col = False, header = None )

您也可以使用skiprows 忽略除要保留的行之外的所有行：

df = pd.read_csv('/Users/uni/Desktop/corrindex+id/rt35',index_col = False, 
                 header = None, skiprows=lambda x: x not in [42 50 52 59 60 62])

【讨论】：

谢谢你，不幸的是我在尝试时遇到了一个错误： Traceback (most recent call last): File "/Users/uni/Desktop/corrindex+id/Pandas to createxyt .py"，第 6 行，在 df = pd.read_csv(io.StringIO(''.join(lines)),index_col = False, header = None ) TypeError: initial_value must be unicode or None, not str
@mattp：如果您使用的是 Python 2.x，则必须使用 io.BytesIO 而不是 io.StringIO。

【解决方案3】：

你可以这样做：

import pandas as pd

my_list = [42, 50, 52, 59, 60, 62] 

df = pd.read_csv('/Users/uni/Desktop/corrindex+id/rt35',
                 index_col= False,
                 header=None,
                 nrows=max(my_list) + 1).iloc[mylist]

【讨论】：