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Pandasの要素をラベルリストに対応させて抽出

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gymgym

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x_df
         0        1        2        3        4        5        6        7  
0 -7608.00 -7608.00 -7608.00 -7608.00 -7608.00 -7608.00 -7608.00 -7608.00   
1 -7502.61 -7502.61 -7502.61 -7502.61 -7502.61 -7502.61 -7502.61 -7502.61   
2 -7264.54 -7264.54 -7264.54 -7264.54 -7264.54 -7264.54 -7264.54 -7264.54   
3 -7322.23 -7322.23 -7322.23 -7322.23 -7322.23 -7322.23 -7322.23 -7322.23   
4 -7606.57 -7606.57 -7606.57 -7606.57 -7606.57 -7606.57 -7606.57 -7606.57   
5 -7552.79 -7552.79 -7552.79 -7552.79 -7552.79 -7552.79 -7552.79 -7552.79   
6 -7313.62 -7313.62 -7313.62 -7313.62 -7313.62 -7313.62 -7313.62 -7313.62   
7 -7288.97 -7288.97 -7288.97 -7288.97 -7288.97 -7288.97 -7288.97 -7288.97   
8 -7544.70 -7544.70 -7544.70 -7544.70 -7544.70 -7544.70 -7544.70 -7544.70 
list0 = [2, 2, 0, 1, 2, 1, 1, 0]


以上のようなデータフレームからlist0のラベルに対応させて列を抽出したいと考えています。

例)0に対応する列は2と7の列なので、

   2        7  
0 -7608.00 -7608.00   
1 -7502.61 -7502.61   
2 -7264.54 -7264.54   
3 -7322.23 -7322.23   
4 -7606.57 -7606.57   
5 -7552.79 -7552.79   
6 -7313.62 -7313.62   
7 -7288.97 -7288.97   
8 -7544.70 -7544.70 


以上のように列を抽出したいと考えています。

list0 = [2, 2, 0, 1, 2, 1, 1, 0]

for i in range(10):
    x = gov_df[0].ix[1:10,0]
    x = np.array(x)
    x_df[i] = x

print(x_df)

#以下だと行の抽出になってしまいます
x_df['label'] = list0

a = x_df[x_df01['label'] == 0] 
a = x_df[x_df01['label'] == 1] 
c = x_df[x_df01['label'] == 2]


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回答 2

+2

こうゆうことですか?

x_df.loc[:,pd.Series(list0) == 0]

以下サンプル

import pandas as pd

x_df = pd.DataFrame(
  [[-7608.00,-7608.00,-7608.00,-7608.00,-7608.00,-7608.00,-7608.00,-7608.00],
   [-7502.61,-7502.61,-7502.61,-7502.61,-7502.61,-7502.61,-7502.61,-7502.61],
   [-7264.54,-7264.54,-7264.54,-7264.54,-7264.54,-7264.54,-7264.54,-7264.54],
   [-7322.23,-7322.23,-7322.23,-7322.23,-7322.23,-7322.23,-7322.23,-7322.23],
   [-7606.57,-7606.57,-7606.57,-7606.57,-7606.57,-7606.57,-7606.57,-7606.57],
   [-7552.79,-7552.79,-7552.79,-7552.79,-7552.79,-7552.79,-7552.79,-7552.79],
   [-7313.62,-7313.62,-7313.62,-7313.62,-7313.62,-7313.62,-7313.62,-7313.62],
   [-7288.97,-7288.97,-7288.97,-7288.97,-7288.97,-7288.97,-7288.97,-7288.97],
   [-7544.70,-7544.70,-7544.70,-7544.70,-7544.70,-7544.70,-7544.70,-7544.70]])
list0 = [2, 2, 0, 1, 2, 1, 1, 0]


print(x_df.loc[:,pd.Series(list0) == 0])
#         2        7
#0 -7608.00 -7608.00
#1 -7502.61 -7502.61
#2 -7264.54 -7264.54
#3 -7322.23 -7322.23
#4 -7606.57 -7606.57
#5 -7552.79 -7552.79
#6 -7313.62 -7313.62
#7 -7288.97 -7288.97
#8 -7544.70 -7544.70

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checkベストアンサー

0

numpy使ったらできましたが、pandas的に最善手かどうかはよくわかりません。もっとうまい書き方があるかも。

import numpy as np
import pandas as pd

df = pd.DataFrame([
[-7608.00, -7608.00, -7608.00, -7608.00, -7608.00, -7608.00, -7608.00, -7608.00],   
[-7502.61, -7502.61, -7502.61, -7502.61, -7502.61, -7502.61, -7502.61, -7502.61],   
[-7264.54, -7264.54, -7264.54, -7264.54, -7264.54, -7264.54, -7264.54, -7264.54],   
[-7322.23, -7322.23, -7322.23, -7322.23, -7322.23, -7322.23, -7322.23, -7322.23],   
[-7606.57, -7606.57, -7606.57, -7606.57, -7606.57, -7606.57, -7606.57, -7606.57],   
[-7552.79, -7552.79, -7552.79, -7552.79, -7552.79, -7552.79, -7552.79, -7552.79],   
[-7313.62, -7313.62, -7313.62, -7313.62, -7313.62, -7313.62, -7313.62, -7313.62],  
[-7288.97, -7288.97, -7288.97, -7288.97, -7288.97, -7288.97, -7288.97, -7288.97],   
[-7544.70, -7544.70, -7544.70, -7544.70, -7544.70, -7544.70, -7544.70, -7544.70]]) 

print(df)
list0 = np.array([2, 2, 0, 1, 2, 1, 1, 0])
index = np.arange(len(list0))
print(df[index[list0 == 0]])

""" =>
         0        1        2        3        4        5        6        7
0 -7608.00 -7608.00 -7608.00 -7608.00 -7608.00 -7608.00 -7608.00 -7608.00
1 -7502.61 -7502.61 -7502.61 -7502.61 -7502.61 -7502.61 -7502.61 -7502.61
2 -7264.54 -7264.54 -7264.54 -7264.54 -7264.54 -7264.54 -7264.54 -7264.54
3 -7322.23 -7322.23 -7322.23 -7322.23 -7322.23 -7322.23 -7322.23 -7322.23
4 -7606.57 -7606.57 -7606.57 -7606.57 -7606.57 -7606.57 -7606.57 -7606.57
5 -7552.79 -7552.79 -7552.79 -7552.79 -7552.79 -7552.79 -7552.79 -7552.79
6 -7313.62 -7313.62 -7313.62 -7313.62 -7313.62 -7313.62 -7313.62 -7313.62
7 -7288.97 -7288.97 -7288.97 -7288.97 -7288.97 -7288.97 -7288.97 -7288.97
8 -7544.70 -7544.70 -7544.70 -7544.70 -7544.70 -7544.70 -7544.70 -7544.70
         2        7
0 -7608.00 -7608.00
1 -7502.61 -7502.61
2 -7264.54 -7264.54
3 -7322.23 -7322.23
4 -7606.57 -7606.57
5 -7552.79 -7552.79
6 -7313.62 -7313.62
7 -7288.97 -7288.97
8 -7544.70 -7544.70
"""

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