从pandas datafram获取特定行作为序列

Question

如何将特定的筛选行作为序列？

数据帧示例：

>>> df = pd.DataFrame({'date': [20130101, 20130101, 20130102], 'location': ['a', 'a', 'c']})
>>> df
       date location
0  20130101        a
1  20130101        a
2  20130102        c

我需要选择location所在的行c作为一个系列。

我试过：

row = df[df["location"] == "c"].head(1)  # gives a dataframe
row = df.ix[df["location"] == "c"]       # also gives a dataframe with single row

在这两种情况下，我都不能将行作为序列。

Answer 1

您可以使用整数索引（iloc()函数）获取第一行：

>>> df[df["location"] == "c"].iloc[0]
date        20130102
location           c
Name: 2, dtype: object

Answer 2

使用^{}函数从数据帧中删除一个维度：

df[df["location"] == "c"].squeeze()
Out[5]: 
date        20130102
location           c
Name: 2, dtype: object

当设置为True时，DataFrame.squeeze方法的作用与read_csv函数的squeeze参数相同：如果生成的数据帧是1-len的数据帧，即它只有一个维度（列或行），则对象被压缩到更小的维度对象。

在您的例子中，您可以从数据帧中获取一个Series对象。如果将面板向下挤压到数据帧，同样的逻辑也适用。

挤压在您的代码中是明确的，并且清楚地显示了您“放下”手中的对象的意图，因为它的维度可以投影到更小的对象上。

如果数据帧有多个列或行，则挤压不起作用。