根据 Dataframe Pandas 中的行值选择所有列

Question

我有一个类似的 df1，有数千列和数千行。我会 喜欢根据第 1 行单元格中的条件进行随机抽样 (date0) 基本上我想过滤列并返回 它们和基于条件的日期时间索引，如果单元格在 date0 行等于 V1，然后对 cell==V2 进行相同的采样，然后 V3..等

然后我会将所有这些样本连接成一个单数 数据框。我想确保我返回原始日期时间索引 而不是通用索引 0,1,2,3...

        abc   def   ghi   jkl   mno    pqr
date0   'V1'  'V1'  'V2'  'V3'  'V0'  'V1'
  
date1     2     5    6     3      2    1

date2     3     1    1     3      5    6

date3     4     4    2     7      8    0

到目前为止，我已经尝试过过滤，但它不起作用 数据集1=Dataset.ix[:,(random.sample(list(Dataset.iloc[0,:]=='V2'), 4))].copy() 4 只是要返回的列数的任意数字。 然后我需要连接。

谢谢！

Answer 1

您希望将date0 作为列索引的一部分。

df1 = df.T.set_index('date0', append=True).T
df1

那你就可以用xs取横截面了

df1.xs('V1', axis=1, level=1)

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对评论的回应
这适用于在不知道行索引值的情况下使用第一行

df1 = df.iloc[1:].T.set_index(df.iloc[0], append=True).T

df1.xs('V1', axis=1, level=1)

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对第二条评论的回应
iloc[1:] 旨在明确删除第一行。如果您想保留它，请不要包含该部分。

df1 = df.T.set_index(df.iloc[0], append=True).T
df1

df1.xs('V1', axis=1, level=1)