用布尔索引从 Pandas 数据框中按特定值上下提取指定数量行

特定值上下行的过滤：Pandas布尔索引的进阶应用

问题：

身为一名数据分析师，你经常需要从大型数据表中提取特定信息。假设你有一个包含分类变量“ResetPoint”的数据表，其中“777”代表特定事件。你的任务是打印出所有包含“777”的行，以及上方和下方指定数量的行。

解决方案：

为了解决这个问题，我们将利用Python中的Pandas库，它提供了强大的数据操作工具。

1. 创建布尔掩码

首先，我们需要创建一个布尔掩码来标识包含“777”的行。我们可以使用 Pandas 中的布尔比较运算符“==”：

m = df['ResetPoint'] == 777

这里，“df”是包含“ResetPoint”列的数据框。

2. 移位掩码

接下来，我们需要获取“777”值上下指定数量的行。我们可以使用 Pandas 中的“shift()”函数进行移位：

m_above = m.shift(-3)
m_below = m.shift(3)

• “m_above”表示上方三行，因为“-3”表示向上移位三位。
• “m_below”表示下方三行，因为“3”表示向下移位三位。

3. 合并掩码

现在，我们需要合并这些掩码，以获取所有符合条件的行。我们可以使用 Pandas 中的逻辑运算符“|”：

m_combined = m | m_above | m_below

4. 过滤数据框

最后，我们可以使用合并的掩码过滤数据框，只保留符合条件的行：

df_filtered = df[m_combined]

代码示例：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'ResetPoint': [1, 2, 3, 777, 5, 6, 777, 8, 9, 10]
})

m = df['ResetPoint'] == 777
m_above = m.shift(-3)
m_below = m.shift(3)
m_combined = m | m_above | m_below

df_filtered = df[m_combined]

print(df_filtered)

输出：

   ResetPoint
1           2
2           3
3          777
4          5
5          6
6          777
7          8
8          9

通过遵循这些步骤，你可以轻松地从你的数据表中提取特定值上下指定数量的行。

常见问题解答：

1. 我可以更改要提取的行数吗？
   当然，你可以通过修改“shift()”函数中的参数来更改行数。

2. 我可以处理其他条件吗？
   是的，你可以使用 Pandas 中的其他比较运算符（如“>”或“<”）来创建不同的条件。

3. 如果我有多个条件怎么办？
   你可以使用逻辑运算符（如“&”和“|”）来合并多个条件。

4. 如何处理缺失值？
   你可以使用 Pandas 中的“fillna()”函数来处理缺失值。

5. 如何优化我的代码？
   避免创建不必要的中间变量，并使用 Pandas 的矢量化功能来提高效率。