如何在 Python 中对列表进行切片答案

【问题标题】：How to slice lists in Python如何在 Python 中对列表进行切片
【发布时间】：2015-01-29 02:54:16
【问题描述】：

我正在尝试为 python 中的日志回归清理一些数据，而我的列表一直显示为

loansData['FICO.Score'][0:5]
Out[23]: 
81174    735-739
99592    715-719
80059    690-694
15825    695-699
33182    695-699

我希望能够选择较低的 fico 范围数字如何删除第一组数字并同时删除较高的范围？

【问题讨论】：

【解决方案1】：

看起来您的 Q 主题与您实际询问的内容并不密切 - 您对那个列表的切片做得很好，现在您所拥有的是 strings （所述列表中的每个项目）。

无论如何，假设例如第一个是81174 735-739（中间正好四个空格，之前没有，没有制表符，&c），735 是 [9: 12]。比如

[s[9:12] for s in loansData['FICO.Score'][0:5]]

应该显示你想要的（如果上面关于提取字符串格式的假设不正确，很容易需要调整 1 左右，但是，这是一般的想法）。

【讨论】：

【解决方案2】：

这是一个示例，它将您的数据子集化为仅包含带有“695-699”、“690-694”分数的 FICO 观察结果。

loansData['FICO.Score'][loansData['FICO.Score'].isin(['695-699', ' 690-694'])]

【讨论】：

【解决方案3】：

此答案假设 5 位数字是系列索引，并且您希望返回一个包含每个值下限的数组。

import pandas as pd

数据：

i=[81174,99592,80059,15825,33182]
d = ['735-739','715-719','690-694','695-699','695-699']

重新创建框架：

df =pd.DataFrame(d, index=i, columns=['FICO.Score'])

对字符串进行切片并转换为int：

df['FICO.Score'].apply(lambda x: int(x[:-4])).values

从系列中调用值返回和数组（摆脱索引）

【讨论】：