根据列表索引选择熊猫行

我有一个数据框df：

   20060930  10.103       NaN     10.103   7.981
   20061231  15.915       NaN     15.915  12.686
   20070331   3.196       NaN      3.196   2.710
   20070630   7.907       NaN      7.907   6.459

然后，我想选择列表中指示的具有某些序列号的行，假设这里是[1,3]，然后向左移：

   20061231  15.915       NaN     15.915  12.686
   20070630   7.907       NaN      7.907   6.459

如何或什么功能可以做到这一点？

List = [1, 3]
df.ix[List]

应该做的把戏！当我用数据帧建立索引时，我总是使用.ix（）方法。它是如此容易和灵活...

UPDATE 这不再是可接受的索引编制方法。该ix方法已弃用。使用.iloc基于整数索引和.loc基于标签索引。

您还可以使用iloc：

df.iloc[[1,3],:]

如果由于先前的计算，如果数据框中的索引与行的顺序不对应，则此方法将无效。在这种情况下，请使用：

df.index.isin([1,3])

...如其他回应所建议。

另一种方法（尽管它是更长的代码），但是比上面的代码要快。使用％timeit函数检查它：

df[df.index.isin([1,3])]

PS：您找出原因

对于大型数据集，通过skiprows参数仅读取选定的行会节省内存。

例

pred = lambda x: x not in [1, 3]
pd.read_csv("data.csv", skiprows=pred, index_col=0, names=...)

现在，这将从文件中返回一个DataFrame，该文件将跳过除1和3之外的所有行。

细节

从文档：

skiprows ：类似于列表或整数或可调用的列表，默认 None

...

如果可调用，则将针对行索引评估可调用函数，如果应跳过该行，则返回True，否则返回False。有效的可调用参数的一个示例是lambda x: x in [0, 2]

此功能适用于熊猫0.20.0+版本。另请参见相应的问题和相关文章。