如何检查列表中的位置索引是否存在于相应 DataFrame 的部分中

Question

我有一个像这样的 DataFrame：

Date          A      B      C
2021-08-20    1      2      3
2021-08-21    2      3      4
2021-08-22    3      4      5
2021-08-23    4      5      6
2021-08-24    7      8      9
2021-08-25    10     11     12
2021-08-26    11     12     13
2021-08-28    12     13     14

我的“目标”部分是从 2021-08-21 到 2021-08-24 的日期。

现在我有一个位置索引列表：

A = [0, 1, 3, 4, 6, 7]

我想做的是创建一个新的索引列表，该列表仅对应于我的目标部分中的索引，然后找到新列表中元素的总数。

目标答案：

new_list = [1, 3, 4]
print(len(new_list))
3

到目前为止我已经试过了：

new_list = []
df_range = df.loc['2021-08-21':'2021-08-24']

for data_idx in A:
    if data_idx == df_range.iloc[data_idx]:
        new_list.append(data_idx)
print(len(new_list))

但我收到 IndexErrors（单个位置索引器超出范围）或 Key 错误（对于类似的尝试）。我相信错误是什么时候程序试图找到这个范围之外的索引？

在此先感谢您，如果有任何混淆，我们深表歉意。我知道应该有一个简单的方法来做到这一点，但我就是想不通。

Answer 1

如果我理解了这个问题，您想要一个包含与您的 df_range 对应的索引的列表？如果是这样，这两种方法通常用于

new_list = []
df_range = df.loc['2021-08-21':'2021-08-24']

for i, v in enumerate(df_range):
    new_list.append(i)
    
    
for i in range(len(df_range)):
    new_list.append(i)

Answer 2

IIUC：

A = [0, 1, 3, 4, 6, 7]

df["tmp"] = range(len(df))
x = df.loc["2021-08-21":"2021-08-24"]
print(x.loc[x["tmp"].isin(A), "tmp"].to_list())

打印：

[1, 3, 4]

Answer 3

如果'Date'在dataframe的索引中并且数据类型是日期时间索引，那么我们可以使用pd.Index.get_indexer并使用集合操作来查找交集。

#Copy dataframe from question above
df = pd.read_clipboard(index_col=[0])

df.index = pd.to_datetime(df.index)
idx = df.index.get_indexer(pd.date_range('2021-08-21', '2021-08-24', freq='D'))

A = [0, 1, 3, 4, 6, 7]
overlap = set(A) & set(idx)

print(f'{overlap=} and {len(overlap)=}')

输出：

overlap={1, 3, 4} and len(overlap)=3

如何检查列表中的位置索引是否存在于相应 DataFrame 的部分中

How to check if positional indexes in a list exists in section of corresponding DataFrame

indexing

list

dataframe

python-3.x

pandas