在python pandas数据帧中选择列的最佳方法

Best way to select columns in python pandas dataframe

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我的脚本中有两种方法：如何从数据帧中选择特定行：

1。

1	df2 = df1[(df1['column_x']=='some_value')]

2。

1	df2 = df1.loc[df1['column_x'].isin(['some_value'])]

从效率的角度来看，从pythonic的角度来看(比如说，大多数的python编码方式是什么)，选择特定行的方法是首选的？

另外，我觉得有更多的方法可以达到同样的效果。另外，我觉得这个问题已经被问到了，但我找不到。如有重复请参考

相关讨论

它们是不同的。如果你只是在寻找一个值，那么df1[(df1['column_x']=='some_value')]就可以了。isin的优点是可以传递多个值。例如：df1.loc[df1['column_x'].isin(['some_value', 'another_value'])]。

有趣的是，从性能角度来看，第一种方法(使用==)实际上比第二种方法(使用isin)慢得多：

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import timeit

df = pd.DataFrame({'x':np.random.choice(['a','b','c'],10000)})

def method1(df = df):
return df[df['x'] == 'b']

def method2(df=df):
return df[df['x'].isin(['b'])]

>>> timeit.timeit(method1,number=1000)/1000
0.001710233046906069
>>> timeit.timeit(method2,number=1000)/1000
0.0008507879299577325