如何使用自定义索引标签访问PANDAS DataFrame中的一行？

发布于 2025-01-30 03:33:09 字数 448 浏览 2 评论 0 原文

我已经创建了一个pandas dataframe来保存这样的数据：

TF_IDF = pd.DataFrame(index = vocab)
TF_IDF['0'] = 0

其中 vocab 是一系列字符串，因此每列的索引标签是相应的字符串，

所以当我打印它时，看起来像这样。：

           0
life       0
math       0
student    0
experi     0
control    0
...       ..
slave      0
linga      0
31-32      0
democrat   0
unsustain  0

如何使用字符串以给定索引访问一行？

例如，如果我有字符串“数学”，一个人将如何使用索引标签“数学”访问值？

原文

I've created a pandas dataframe to hold the data like so:

TF_IDF = pd.DataFrame(index = vocab)
TF_IDF['0'] = 0

where vocab is an array of strings, so the index label of each column is the corresponding string

so when I print it, it looks like this:

           0
life       0
math       0
student    0
experi     0
control    0
...       ..
slave      0
linga      0
31-32      0
democrat   0
unsustain  0

How would I access a row at a given index by using a string?

for example, if I have the string "math" how would one access the value using the index label "math"?

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许仙没带伞 2025-02-06 03:33:09

您应该使用而不是链接索引（如在您的答案中），因为它效率更高，链式索引有时可以提高 setterwithCopy 警告（阅读更多在这里）。

要使用.loc，您将其称为下面：

df.loc[row_index(es), col_names]

以下是您的示例中的以下内容：

TF_IDF.loc['life', '0']

You should use .loc[] rather than chained indexing (as in your answer) as it's more efficient, and chained indexing can sometimes raise a SettingWithCopy warning (read more here).

To use .loc, you would call it like below: