熊猫: df[df[condition]]和df.loc[df[condition]]有什么区别？

Question

通过使用条件从dataframe掩蔽某些行，我将使用：

df.loc[mask]

将掩码设置为条件(例如只选择在column_x中具有'y‘的行)本身，而不将掩码赋值给变量，我通常会这样做：

df[df['column_x'] == 'y']

但这让我想知道在这些情况下df.loc的实际用途是什么。我是搞错了，还是在这种情况下使用loc是多余的呢？

Answer 1

熊猫很聪明，你指的是df[df['column_x'] == 'y']，基于布尔级数df['column_x'] == 'y'的长度，以及它的指数恰好与df的索引一致。这是语法糖。您可以想象，在这样的情况下，数据文件几乎是正方形的，而事情就会变得更加模糊。

.loc访问器是按行、列或两者访问数据的子集的一种正式且最不含糊的方式。