獲取數據幀的第一行Python中的熊貓

Question

比方說，我有這樣一個

import pandas as pd 
df = pd.DataFrame([[1, 2, 1], [1, 3, 2], [4, 6, 3], [4, 3, 4], [5, 4, 5]], columns=['A', 'B', 'C']) 

>> df 
    A B C 
0 1 2 1 
1 1 3 2 
2 4 6 3 
3 4 3 4 
4 5 4 5 

原來的表是有更多的列和行更復雜數據幀。

我想獲得滿足一些條件的第一行。實例：

1. 獲取第一行，其中A> 3（返回行2）
2. 獲取第一行，其中A> 4和B> 3（返回行4）
3. 獲取第一行，其中A> 3 AND （B> 3或C> 2）（返回第2行）

但是，如果沒有滿足特定條件的任何行，那麼我想在得到第一個行之後， A（或B，C等其他情況）

1. 獲取第一行，其中A> 6（由一個遞減排序，返回第4行，並獲得第一個）

我能夠通過迭代的數據幀做到這一點（我知道擲骰子：P）。所以，我更喜歡用pythonic來解決它。

Answer 1

This tutorial是一個非常好的一個大熊貓切片。確保你檢查出來。在一些片斷......切帶條件的數據框，您使用這種格式：

>>> df[condition] 

這將返回您可以使用索引您iloc數據幀中分得一杯羹。這裏是你的例子：

1. 獲取第一行，其中A> 3（返回行）

   >>> df[df.A > 3].iloc[0] 
   A 4 
   B 6 
   C 3 
   Name: 2, dtype: int64 
   

如果你真正想要的是行號，而不是使用iloc，它將是df[df.A > 3].index[0]。

獲取第一行，其中A> 4和B> 3：

>>> df[(df.A > 4) & (df.B > 3)].iloc[0] 
A 5 
B 4 
C 5 
Name: 4, dtype: int64 

獲取第一行，其中A> 3 AND（B> 3或C> 2 ）（返回第2行）

>>> df[(df.A > 3) & ((df.B > 3) | (df.C > 2))].iloc[0] 
A 4 
B 6 
C 3 
Name: 2, dtype: int64 

現在，你最後的情況下，我們可以編寫處理返回下降排序幀的默認情況下的函數：

>>> def series_or_default(X, condition, default_col, ascending=False): 
...  sliced = X[condition] 
...  if sliced.shape[0] == 0: 
...   return X.sort_values(default_col, ascending=ascending).iloc[0] 
...  return sliced.iloc[0] 
>>> 
>>> series_or_default(df, df.A > 6, 'A') 
A 5 
B 4 
C 5 
Name: 4, dtype: int64 

正如預期的那樣，它會返回第4行

Answer 2

對於現有的匹配，使用query：

df.query(' A > 3').head(1) 
Out[33]: 
    A B C 
2 4 6 3 

df.query(' A > 4 and B > 3').head(1) 
Out[34]: 
    A B C 
4 5 4 5 

df.query(' A > 3 and (B > 3 or C > 2)').head(1) 
Out[35]: 
    A B C 
2 4 6 3 

Answer 3

可以照顧到第3項和切片頭：

1. df[df.A>=4].head(1)
2. df[(df.A>=4)&(df.B>=3)].head(1)
3. df[(df.A>=4)&((df.B>=3) * (df.C>=2))].head(1)

的情況下，沒有任何條件回來，你可以用，如果嘗試或處理...

try: 
    output = df[df.A>=6].head(1) 
    assert len(output) == 1 
except: 
    output = df.sort_values('A',ascending=False).head(1)