从特定索引中重新选择 Pandas 数据框

Question

我有一个我想“重新选择”的数据框，因为没有更好的术语，使用索引。Column1 | Column2 | Column3   1    |    2    |    3   4    |    5    |    6Data    |         |  Header  | Header2 | Header3   7    |    8    |    9我想选择这个数据框，但特别是在索引处4,0，它看起来像：Header  | Header2 | Header3   7    |    8    |    9我知道我可以做类似的事情df.iloc[[4,5], [0,1,2]]但问题是我并不总是知道这个索引在每个数据帧中的位置，我将拥有的唯一信息是我想要开始的值的索引。

Answer 1

对于未来的旅行者，我最终以一种有点奇怪的方式这样做。首先，我得到了我感兴趣的列：

columns = [x for x in df.iloc[4].values.flatten().tolist() if str(x) != 'nan']

然后我切片了我知道我需要的数据：

data = df.iloc[5:, 0:2].values

最后创建了一个新的数据框：

df = pd.DataFrame(data, columns=columns)

在我设置列的地方，4是列所在行的索引（我已经知道的数字）。当我设置数据时，5:表示第 5 行及以后的所有数据（因为我不知道它在哪里结束），并且0:2是第 1-3 列。

我不确定这是否是最好的方法，但它适用于我需要它做的事情。

Answer 2

使用：

df[df["Column1"]=="Data"].index.item()

您将收到“数据”所在行的位置索引。从那里您可以使用 df.iloc 来定位您要查找的数据。