Срез фрейма данных Pandas по массиву индексов и имен столбцов

Я ищу, чтобы воспроизвести поведение массива numpy с фреймом данных pandas. Я хочу передать массив индексов и имен столбцов и получить список объектов, которые находятся в соответствующем имени индекса и столбца.

import pandas as pd
import numpy as np

в numpy:

array=np.array(range(9)).reshape([3,3])
print array
print array[[0,1],[0,1]]

[[0 1 2]
 [3 4 5]
 [6 7 8]]

[0 4]

в панд:

prng = pd.period_range('1/1/2011', '1/1/2013', freq='A')
df=pd.DataFrame(array,index=prng)
print df

      0  1  2
2011  0  1  2
2012  3  4  5
2013  6  7  8

df[[2011,2012],[0,1]]

ожидаемый результат:

[0 4]

как я должен нарезать этот фрейм данных, чтобы заставить его вернуться так же, как numpy?

6
dataframe numpy pandas python slice

1 ответов

панды не поддерживают это напрямую; это может быть, но проблема в том, как указать, что вы хотите координаты, а не разные оси, например df.iloc[[0,1],[0,1]] означает дайте мне 0 и 1-й строки и 0 и 1-й столбец.

что сказал, Вы можете сделать это:

вы обновили вопрос и говорите, что хотите начать со значений индекса

In [19]: row_indexer = df.index.get_indexer([Period('2011'),Period('2012')])

In [20]: col_indexer = df.columns.get_indexer([0,1])

In [21]: z = np.zeros(df.shape,dtype=bool)

In [22]: z[row_indexer,col_indexer] = True

In [23]: df.where(z)
Out[23]: 
       0   1   2
2011   0 NaN NaN
2012 NaN   4 NaN
2013 NaN NaN NaN

это кажется проще, хотя (это места)

In [63]: df.values[[0,1],[0,1]]
Out[63]: array([0, 4])

или это, как период будет правильно срезанные из строк (не используйте здесь целые числа)

In [26]: df.loc['2011',0]
Out[26]: 0

In [27]: df.loc['2012',1]
Out[27]: 4
8