熊猫：.loc类索引[.]
熊猫：.loc类索引[.]
提问于 2017-06-11 23:22:31
我想我遗漏了一些非常简单的东西，但我尝试使用类似list的.loc[...]索引来选择数据文件中除最后一行之外的所有行。
设置：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'a':[1,2,3,4,5],
'b':[6,7,8,9,0]
})尝试代码：
df.loc[:-1, 'a'] = df.loc[:-1, 'b']但是df.loc[:-1, 'a']产生的结果是：Series([], Name: a, dtype: int64)，而不是直到最后一行的那个系列。
期望的结果：
a b
0 6 6
1 7 7
2 8 8
3 9 9
4 5 0可以工作，但是有恶意代码：
df.loc[:df.shape[0] - 2, 'a'] = df.loc[:df.shape[0] - 1, 'b']我的实际代码更复杂，并且依赖于这段代码，所以我不想为了达到预期的结果而彻底重新发明轮子，我想我只是想知道是否有一种简单的方法可以找到类似于本机python的l[:-1]的行。
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2017-06-11 23:39:36
您正在尝试将基于标签的索引与整数索引/切片相结合。您不能为此使用loc，这是基于label-_loc_ation的索引。
熊猫目前提供ix混合标签和基于整数的索引。但这将在未来的版本中被否决。
您可以做的一件事是使用基于整数的索引切片从索引中获取标签。
In [20]: df.loc[df.index[:-1], 'a']
Out[20]:
0 1
1 2
2 3
3 4
Name: a, dtype: int64所以你的例子是：
In [22]: df.loc[df.index[:-1], 'a'] = df.loc[df.index[:-1], 'b']
In [23]: df
Out[23]:
a b
0 6 6
1 7 7
2 8 8
3 9 9
4 5 0
In [24]:Stack Overflow用户
发布于 2017-06-11 23:34:56
使用.iloc对索引切片进行:-1。
df.iloc[:-1,df.columns.get_loc('a')] = df.iloc[:-1,df.columns.get_loc('b')]否则，.loc将查找':-1‘的标签，不返回任何行，因此返回的是[]系列。通过使用df.columns.get_loc，您将返回标记为'a‘和'b’的行的列索引。
Output:
a b
0 6 6
1 7 7
2 8 8
3 9 9
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/44489629
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