我目前正在处理一个需要处理合并数据的问题。我的目标是获取Alpha t1
和Alpha t2
的值,它们对应于给定的Beta值。在下面的数据框中,您可以直观地看到我的意思。假设我的Beta值为22.3,那么我想从第5行访问Alpha t1和Alpha t2。
Beta Bins Alpha t1 Alpha t2
1 (0.0, 5.0] 0.0 0.0
2 (5.0, 10.0] 0.0 0.0
3 (10.0, 15.0] 0.0 0.0
4 (15.0, 20.0] 0.0 0.0
5 (20.0, 25.0] 0.0 0.0
6 (25.0, 30.0] 0.0 0.0
7 (30.0, 35.0] 0.0 0.0
8 (35.0, 40.0] 0.0 0.0
9 (40.0, 45.0] 0.0 0.0
10 (45.0, 50.0] 0.0 0.0
11 (50.0, 55.0] 0.0 0.0
12 (55.0, 60.0] 0.0 0.0
13 (60.0, 65.0] 0.0 0.0
14 (65.0, 70.0] 0.0 0.0
因此,当我尝试在for循环中访问此值时,我一直在尝试以下操作:
for i, val in enumerate(Beta):
dfi = df.loc[(df['Beta Bins'] == val)]
但是,我只收到一个空的数据框。我想对与设置我的值的时间间隔相对应的行进行本地化。因此,是否可以通过引用特定值来访问该合并的数据?
希望我设法弄清楚。
我会使用:
df.set_index('Beta Bins').loc[val].reset_index()
或
df[df['Beta Bins'] == df['Beta Bins'].loc[val]]