如何选择 DataFrame 的两个不同行并将它们放在新的 DataFrame 中？答案

【问题标题】：How can I choose two different rows of a DataFrame and have them in a new DataFrame?如何选择 DataFrame 的两个不同行并将它们放在新的 DataFrame 中？
【发布时间】：2022-10-21 06:16:04
【问题描述】：

选择数据框的两个不同行的最简单方法是什么？

tx_df 是原始数据集，toy_df 是应该只包含原始数据集两行的子集。

toy_df = tx_df.loc[tx_df['CustomerID'] == (14566) ]
toy_df = tx_df.loc[tx_df['CustomerID'] == (17844) ]

谢谢

【问题讨论】：

标签： pandas dataframe indexing

【解决方案1】：

tx_df.set_index('CustomerID').loc[[14566, 17844]]
tx_df[tx_df.CustomerID.isin([14566, 17844])]
tx_df.query('CustomerID == 14566 or CusromerID == 17844')

附言我认为在这种情况下，通过CustomerID 定位记录的最简单方法是将后者用作索引（参见上面代码中的第一行）。

【讨论】：

我知道 toy_df = tx_df[tx_df['CustomerID'].isin([14566, 17844])]，但我想改用等号。所以我喜欢你在最后一行中所说的话。谢谢@Vitalizzare

【解决方案2】：

使用.query

toy_df = tx_df.query("CustomerID.isin([14566, 17844])")

【讨论】：

就像那样，杰森！谢谢