python-将DataFrame的所有行切成超过某个列中的某个值

发布时间：2020-12-17 17:37:32 所属栏目：Python 来源：网络整理

导读：我试图找到一种更可恶的方法来使DataFrame的所有行都超过某个列(在这种情况下为Quarter列)中的某个值. 我想对GDP统计数据的DataFrame进行切片,以获取2000年第一季度(2000q1)之后的所有行.目前,我正在通过获取GDP_df [“ Quarter”]列中等于2000q1的值的索引

我试图找到一种更可恶的方法来使DataFrame的所有行都超过某个列(在这种情况下为Quarter列)中的某个值.

我想对GDP统计数据的DataFrame进行切片,以获取2000年第一季度(2000q1)之后的所有行.目前,我正在通过获取GDP_df [“ Quarter”]列中等于2000q1的值的索引号来实现此目的(请参见下文).这似乎太令人费解,必须有一种更简单,更简单,更惯用的方式来实现这一目标.有任何想法吗？

当前方法：

def get_GDP_df():
    GDP_df = pd.read_excel(
        "gdplev.xls",names=["Quarter","GDP in 2009 dollars"],parse_cols = "E,G",skiprows = 7)
    year_2000 = GDP_df.index[GDP_df["Quarter"] == '2000q1'].tolist()[0]
    GDP_df["Growth"] = (GDP_df["GDP in 2009 dollars"]
        .pct_change()
        .apply(lambda x: f"{round((x * 100),2)}%"))
    GDP_df = GDP_df[year_2000:]
    return GDP_df

输出：

另外,在对DataFrame进行切片之后,索引现在从212开始.是否有一种方法可以对索引重新编号,使其从0或1开始？

最佳答案

以下是等效的：

year_2000 = (GDP_df["Quarter"] == '2000q1').idxmax()
GDP_df["Growth"] = (GDP_df["GDP in 2009 dollars"]
  .pct_change()
  .mul(100)
  .round(2)
  .apply(lambda x: f"{x}%"))
return GDP_df.loc[year_2000:]

（编辑：李大同）

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