Dataframe.resample ()은 시계열 데이터에서만 작동합니다. 비 시계열 데이터에서 모든 n 번째 행을 얻는 방법을 찾을 수 없습니다. 가장 좋은 방법은 무엇입니까?
답변
iloc정수 위치를 기반으로하고 일반 파이썬 구문을 따르는 행 / 열 슬라이스를 사용 하는을 사용 합니다.
df.iloc[::5, :]답변
@chrisb의 수락 된 답변이 질문에 대한 답변이지만 다음을 추가하고 싶습니다.
nth데이터 를 가져 오거나 nth행을 삭제하는 데 사용하는 간단한 방법 은 다음과 같습니다.
df1 = df[df.index % 3 != 0] # Excludes every 3rd row starting from 0
df2 = df[df.index % 3 == 0] # Selects every 3rd raw starting from 0이 산술 기반 샘플링에는 훨씬 더 복잡한 행 선택을 가능하게하는 기능이 있습니다.
물론 이것은 0에서 시작 하는 순서가 있고 연속적인 정수 열 이 있다고 가정합니다 .index
답변
직접 호출을 포함하는 수용된 답변에 대한 더 간단한 솔루션이 있습니다 df.__getitem__.
df = pd.DataFrame('x', index=range(5), columns=list('abc'))
df
a b c
0 x x x
1 x x x
2 x x x
3 x x x
4 x x x예를 들어, 2 행마다 가져 오려면 다음을 수행 할 수 있습니다.
df[::2]
a b c
0 x x x
2 x x x
4 x x xGroupBy.first/ 도 있습니다 GroupBy.head. 색인에서 그룹화합니다.
df.index // 2
# Int64Index([0, 0, 1, 1, 2], dtype='int64')
df.groupby(df.index // 2).first()
# Alternatively,
# df.groupby(df.index // 2).head(1)
a b c
0 x x x
1 x x x
2 x x x지수는 보폭으로 바닥 분할됩니다 (이 경우 2). 인덱스가 숫자가 아니면 대신
# df.groupby(np.arange(len(df)) // 2).first()
df.groupby(pd.RangeIndex(len(df)) // 2).first()
a b c
0 x x x
1 x x x
2 x x x답변
비슷한 요구 사항이 있었지만 특정 그룹의 n 번째 항목을 원했습니다. 이것이 내가 그것을 해결 한 방법입니다.
groups = data.groupby(['group_key'])
selection = groups['index_col'].apply(lambda x: x % 3 == 0)
subset = data[selection]답변
