如何使用带有Pandas的python检查一行的特定列名是否包含1

Question

我想打印出C和C1以及braf列中有1的其他行名。所以我希望我的输出是C，C1，。。。

'Braf'
'C'      1     
'NC'     0
'C1'     1
...      ...

Answer 1

如果您想要在特定列中具有特定值的行的索引，可以使用groupby:

df = pd.DataFrame({'BRAF': [0,1,0,1,1]})
d = df.index.groupby(df['BRAF'].eq(1))
# you can also directly use 0/1 if binary
groupA = d[True]
# [0, 2]
groupB = d[False]
# [1, 3, 4]

或者直接作为字典：

out = df.index.groupby(np.where(df['BRAF'].eq(1), 'groupA', 'groupB'))

输出：

{'groupA': [1, 3, 4],
'groupB': [0, 2]}

Answer 2

如果需要索引值，如果匹配列Braf，则使用：

m = df['Braf'] == 1
groupA, groupbB = df.index[m].tolist(), df.index[~m].tolist()

如果需要，获取列0:的值

m = df['Braf'] == 1
groupA, groupbB = df.loc[m, 0].tolist(), df.loc[~m, 0].tolist()

如果需要按第一列提取值：

m = (df['Braf'] == 1).to_numpy()
groupA, groupbB = df.iloc[m, 0].tolist(), df.iloc[~m, 0].tolist()

编辑：

df = pd.DataFrame({'col':['a','b','c'],
'Braf':[1,0, 1]}, index=['C','NC','C1'])
print (df)
col  Braf
C    a     1
NC   b     0
C1   c     1
#labels of indices
print (df.index)
Index(['C', 'NC', 'C1'], dtype='object')
#first column - selected by position - labels are same
print (df.iloc[:, 0])
C     a
NC    b
C1    c
Name: col, dtype: object
#column Braf - labels are same
print (df['Braf'])
C     1
NC    0
C1    1
Name: Braf, dtype: int64