我经常需要通过比 Pandas DataFrame 中的标准更高/更低的标准在索引中进行一些搜索。 我找到了一种方法来做到这一点，但感觉有点麻烦，或者不知何故不聪明。 这是我目前的方法:
from numpy import linspace
import pandas as pd
df = pd.DataFrame(linspace(1,5,5),index=linspace(0.1,0.5,5))
df
0
0.1 1
0.2 2
0.3 3
0.4 4
0.5 5
df[(df.index>0.3) * (df.index <0.5)]
0
0.3 3
0.4 4
它确实给了我我想要的东西，但如果你有更好的方法，请提出一个更好的方法。
请您参考如下方法:
我会这样做。使用 float-like 索引操作有点不寻常，可能会产生一些意想不到的结果。在 0.13(很快发布)中，它有更多的支持，但仍然与“常规”索引不同。参见 here
In [4]: df = pd.DataFrame({ 'A' : np.linspace(1,5,5), 'B' : np.linspace(0.1,0.5,5) })
In [5]: df
Out[5]:
A B
0 1 0.1
1 2 0.2
2 3 0.3
3 4 0.4
4 5 0.5
In [6]: df.loc[(df.B>0.3)&(df.B<0.5)]
Out[6]:
A B
2 3 0.3
3 4 0.4
