python - 过滤考拉数据框中的索引值

Question

我正在尝试在 kolas 中重新创建以下操作，在 pandas 中，当我在 koalas 中尝试相同的操作时，它会引发错误。

在 Pandas 中尝试的操作：

df = pd.DataFrame({'foo':['a','b','c','d','e'], 'bar':['1', '2', '3','4','5']})
df1 = pd.DataFrame({'foo':['a','b','c'], 'bar':['1', '2', '3']})

ci = [4,32,12,1]

df[df.index.get_level_values(0).isin(ci)]

输出：

富吧 1 b 2 4 e 5

在考拉尝试的操作：

df = ks.DataFrame({'foo':['a','b','c','d','e'], 'bar':['1', '2', '3','4','5']})
df1 = ks.DataFrame({'foo':['a','b','c'], 'bar':['1', '2', '3']})

ci = [4,32,12,1]

df[df.index.get_level_values(0).isin(ci)]

输出： PandasNotImplementedError：该方法pd.Index.__iter__()未实现。如果要将数据收集为 NumPy 数组，请改用“to_numpy()”。

Answer 1

看起来像是在幕后Index.get_level_values()使用，考拉不支持。__iter__()

几个想法：

1. 为什么需要使用get_level_values()呢？ df[df.index.isin(ci)]也可以。

2. 使用缺失标签进行索引的“正确”方法是使用.reindex(). 它将用 NaN 填充新索引中缺少的行，您必须删除它们：

new_df = df.reindex(index=ci).dropna()