Tengo un DataFrame y seleccionaría solo filas que contienen valor de índice en df1.index.
por ejemplo:
In [96]: df Out[96]: ABCD 1 1 4 9 1 2 4 5 0 2 3 5 5 1 0 22 1 3 9 6y estos índices
In[96]:df1.index Out[96]: Int64Index([ 1, 3, 4, 5, 6, 7, 22, 28, 29, 32,], dtype='int64', length=253)Me gustaría esta salida:
In [96]: df Out[96]: ABCD 1 1 4 9 1 3 5 5 1 0 22 1 3 9 6Usar isin :
df = df[df.index.isin(df1.index)] O obtenga todos los índices intersectados y seleccione por loc :
df = df.loc[df.index & df1.index] df = df.loc[np.intersect1d(df.index, df1.index)] df = df.loc[df.index.intersection(df1.index)] print (df) ABCD 1 1 4 9 1 3 5 5 1 0 22 1 3 9 6EDITAR:
Probé la solución: df = df.loc[df1.index]. ¿Crees que esta solución es correcta?
La solución es incorrecta:
df = df.loc[df1.index] print (df) ABCD 1 1.0 4.0 9.0 1.0 3 5.0 5.0 1.0 0.0 4 NaN NaN NaN NaN 5 NaN NaN NaN NaN 6 NaN NaN NaN NaN 7 NaN NaN NaN NaN 22 1.0 3.0 9.0 6.0 28 NaN NaN NaN NaN 29 NaN NaN NaN NaN 32 NaN NaN NaN NaN C:/Dropbox/work-joy/so/_t/t.py:23: FutureWarning: Passing list-likes to .loc or [] with any missing label will raise KeyError in the future, you can use .reindex() as an alternative. See the documentation here: http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#deprecate-loc-reindex-listlike print (df)Pasar el índice al indexador/segmentador de filas de .loc ahora funciona, solo debe asegurarse de especificar las columnas también, es decir:
df = df.loc[df1.index, :] # worksy no
df = df.loc[df1.index] # won't workEn mi opinión, esto es más ordenado/coherente con el uso esperado de .loc