Pandas 中的布尔和索引切片

Question

假设我有一个数据框 df 和一个列索引 idx - 然后我可以只使用来自 idx 的列和等于 1 by 的值来获取一个新的数据框

df_1=df[df==1].iloc[idx]

但我想我在某处读过，以这种方式进行切片效率低下，因为第一个 df[df==1] 会生成一个新数据帧，然后对其进行切片。

是不是真的不能一行行，比如 df_1=df[df==1,idx] 或 df_1=df.iloc[df==1,idx]

编辑：添加数据样本

（我知道它看起来像一个 np.array，但它是一个 pd.DataFrame）

df=[[1,1,0,0,0], [0,0,0,0,0], [0,0,0,0,1]] 预期回报

df_1=[[1,1,0], [0,0,1]]

Answer 1

第一个可能的解决方案是测试1 的所有行，然后按idx 过滤列：

df= pd.DataFrame([[1,1,0,0,0],
                  [0,0,0,0,0],
                  [0,0,0,0,1]], columns=list('abcde'))

idx = [0,1,4]
df_1 = df.iloc[(df==1).any(axis=1).values, idx]
print (df_1)
   a  b  e
0  1  1  0
2  0  0  1

详情：

print (df==1)
       a      b      c      d      e
0   True   True  False  False  False
1  False  False  False  False  False
2  False  False  False  False   True

或先按idx 过滤列，然后测试1：

df_1 = df.iloc[(df.iloc[:, idx]==1).any(axis=1).values, idx]

详情：

print (df.iloc[:, idx]==1)
       a      b      e
0   True   True  False
1  False  False  False
2  False  False   True