Pandas根据条件提取行，但保留旧的行索引

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据分析工具。根据条件提取行并保留旧的行索引可以通过以下步骤实现：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建一个DataFrame对象：

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用条件提取行并保留旧的行索引：

condition = df['Age'] > 30
new_df = df[condition].reset_index(drop=False)

上述代码中，我们使用条件df['Age'] > 30来提取年龄大于30的行，并通过reset_index(drop=False)方法保留旧的行索引。

1. 打印提取后的DataFrame对象：

print(new_df)

输出结果：

   index     Name  Age    City
0      2  Charlie   35   Paris
1      3    David   40   Tokyo

在这个例子中，我们根据条件提取了年龄大于30的行，并保留了旧的行索引。提取后的DataFrame对象new_df包含了满足条件的行以及它们在原始DataFrame中的旧的行索引。

对于Pandas的更多详细信息和用法，你可以参考腾讯云的相关产品和文档：

• 腾讯云产品：云数据库 TencentDB、云服务器 CVM、云原生容器服务 TKE
• 腾讯云产品介绍链接地址：云数据库 TencentDB、云服务器 CVM、云原生容器服务 TKE

请注意，以上提供的腾讯云产品仅作为示例，实际选择云计算产品应根据具体需求和情况进行评估和决策。