Plotly：如何在列中的特定值处对熊猫数据框进行子集化？

Question

如果我有一个如下所示的数据框：

Time	Wavelength	Absorption
1	100	0.123
1	101	0.456
1	102	0.798
2	100	0.101
2	101	0.112
2	101	0.131

我想创建一个新的数据框，它只包含 Time = 1 时的行，并且只有 Wavelength 和 Absorption 列：

Wavelength	Absorption
100	0.123
101	0.456
102	0.798

我该怎么做呢？

样本数据：

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'Time': {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 2, 4: 2, 5: 2},
                     'Wavelength': {0: 100, 1: 101, 2: 102, 3: 100, 4: 101, 5: 101},
                     'Absorption': {0: 0.123,
                      1: 0.456,
                      2: 0.798,
                      3: 0.101,
                      4: 0.112,
                      5: 0.131}})

Answer 1

您似乎对在 cmets 中获得的帮助感到满意，但由于您已使用 [plotly] 标记您的问题，我想您可能对如何设置一个让您选择任何时间唯一值的子集； [1, 2] 或输入数据框中的数据。

表 1 - 原始数据

表 2 - Time = 1 的子集

代码部分的 cmets 应该非常清楚地解释每个步骤。如果有任何不清楚的地方，请随时告诉我。

完整代码：

import plotly.graph_objects as go
import pandas as pd

# input data
df = pd.DataFrame({'Time': {0: 1, 1: 1, 2: 1, 3: 2, 4: 2, 5: 2},
                     'Wavelength': {0: 100, 1: 101, 2: 102, 3: 100, 4: 101, 5: 101},
                     'Absorption': {0: 0.123,
                      1: 0.456,
                      2: 0.798,
                      3: 0.101,
                      4: 0.112,
                      5: 0.131}})

# plotly table setup
fig = go.Figure(go.Table(header=dict(values=df.columns.to_list()),
                         cells=dict(values=[df[col].to_list() for col in df.columns])
                        )
                     )

# set up buttons as list where the first element
# is an option for showing the raw data
buttons = [{'method': 'restyle',
                             'label': 'Raw data',
                             'args': [{'cells.values': [[df[col].to_list() for col in df.columns]],
                                       'header.values': [df.columns.to_list()]}, 
                                     ],
                              }]

# create a dropdown option for each unique value of df['Time']
# which in this case is [1, 2]
# and extend the buttons list accordingly
for i, option in enumerate(df['Time'].unique()):
    df_subset = (df[df['Time'] == option][['Wavelength', 'Absorption']])
    buttons.extend([{'method': 'restyle',
                             'label': 'Time = ' + str(option),
                             'args': [{'cells.values': [[df_subset[col].to_list() for col in df_subset.columns]],
                                       'header.values': [df_subset.columns.to_list()]}, 
                                     ],
                              },])

# configure updatemenu and add constructed buttons
updatemenus = [{'buttons': buttons,
                'direction': 'down',
                'showactive': True,}]

# update layout with buttons, and show the figure
fig.update_layout(updatemenus=updatemenus)
fig.show()

Answer 2

@Epsi95 的这个答案对我有用。在这里发布它作为答案而不是评论：

df[df['Time'] == 1]][['Wavelength', 'Absorption']]