如何在 Python 中选择数据框的某些行？答案

【问题标题】：How to select certain rows of a dataframe in Python?如何在 Python 中选择数据框的某些行？
【发布时间】：2018-05-18 23:31:22
【问题描述】：

我有一个看起来像这样的 pandas 数据框：

              x_cor
y_cor             
893.200012       1
893.299988      17
893.400024      41
893.500000      39
893.599976      40
893.700012      36
893.799988       2
893.900024      13
894.000000      44
894.099976      43
894.200012      74
894.299988      88
894.400024      78
894.500000     132
894.599976     180
894.700012     178

我想要做的是根据条件选择某些行，并从中创建2个不同的数据框（其中一个由满足条件的行组成，另一个由行组成不符合条件的）。条件是每一行的x_cor 值是否大于前面和后面的x_cor 值。

例如第3行893.400024 41满足条件，因为上一行的x_cor为17，下一行的x_cor为39，小于41。

我认为如果我使用带有iloc 或ix 的循环会效率低下。有什么更好的方法来做到这一点？

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

来自scipyargrelextrema

from scipy.signal import argrelextrema
df.iloc[argrelextrema(df.x_cor.values, np.greater)]
Out[981]: 
            x_cor
y_cor            
893.400024     41
893.599976     40
894.000000     44
894.299988     88
894.599976    180

【讨论】：

@Wen 谢谢你的帮助！您是否碰巧知道如何获取不满足条件的行的数据框？
@maynull df.iloc[~df.index.isin(argrelextrema(df.x_cor.values, np.greater)[0])]
很棒的答案。我已经投了赞成票（实际上两者都赞成）
@Wen 非常感谢！ Scipy 很棒！
我也是 :-( 顺便说一句，决定这是最好的；太多人在 ping 我时遇到问题，我到处都看到 \@COLDSPEED 而不是 \@cᴏʟᴅsᴘᴇᴇᴅ 应该是 >:- （

【解决方案2】：

使用shift

df.loc[(df.x_cor > df.x_cor.shift(1)) & (df.x_cor > df.x_cor.shift(-1))]

         y_cor  x_cor
2   893.400024     41
4   893.599976     40
8   894.000000     44
11  894.299988     88
14  894.599976    180

【讨论】：

哇，这是一种如此简单且功能强大的工作方式！感谢您的帮助！
@maynull 用温的方案，比我的快很多