python - 如何根据索引位置过滤一组行？

Question

我被困在如何根据索引位置过滤出一组行。为了更清楚，让我们有一个虚拟问题，假设我有一个用户具有多个配置文件的数据框，例如在 df1 中，我有三个用户 John、Johnny 和 Ben 具有多个配置文件..

df1 = pd.DataFrame({"user": ["Peter (1)", "Peter (2)", "Peter (3)","John (1)","John (2)","John (3)","Johnny (1)","Johnny (2)"], "value": [1, 3, 3, 1, 6, 3, 4, 1]}, )

我根据值对 df1 进行排序并重新索引它 df1=df1.sort_values(by='value', ascending=False) df1.index=[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7]df1 看起来像这样

现在我被困在如何为具有第一个索引值的用户(在本例中为 John)过滤掉行，让我们说新数据帧 df2，以及将第二个索引用户(在本例中为 Johnny)的行过滤到新数据帧 df3
预期的 df2 应该是这样的

df3 应该如下所示

Answer 1

对数据框进行排序后，您可以使用 str.split 拆分 user 中的字符串创建分组的列 key ，然后 group此分组键和每个子组的数据帧 user创建 user 的映射-> dataframe里面dict理解:

key = df1['user'].str.split().str[0]
dct = {user:grp.reset_index(drop=True) for user, grp in df1.groupby(key)}

现在访问对应于 user 的数据帧我们可以简单地在字典中查找:

>>> dct['John']

       user  value
0  John (2)      6
1  John (3)      3
2  John (1)      1

>>> dct['Peter']

        user  value
0  Peter (2)      3
1  Peter (3)      3
2  Peter (1)      1

>>> dct['Johnny']

         user  value
0  Johnny (1)      4
1  Johnny (2)      1