sélectionner des rangées de pandas en excluant le numéro d'index

Pas très bien pourquoi je ne peux pas comprendre cela. Je suis à la recherche de couper les Pandas dataframe en utilisant des numéros d'index. J'ai une liste/base de l'indice avec les numéros d'index que je n'ai PAS besoin, illustré ci-dessous

 pandas.core.index.Int64Index

 Int64Index([2340, 4840, 3163, 1597, 491 , 5010, 911 , 3085, 5486, 5475, 1417, 2663, 4204, 156 , 5058, 1990, 3200, 1218, 3280, 793 , 824 , 3625, 1726, 1971, 2845, 4668, 2973, 3039, 376 , 4394, 3749, 1610, 3892, 2527, 324 , 5245, 696 , 1239, 4601, 3219, 5138, 4832, 4762, 1256, 4437, 2475, 3732, 4063, 1193], dtype=int64)

Comment puis-je créer un nouveau dataframe à l'exclusion de ces numéros d'index. J'ai essayé

df.iloc[combined_index]

et évidemment, cela montre juste les lignes avec celles numéro d'index (à l'opposé de ce que je veux). toute aide sera grandement appréciée

source d'informationauteur itjcms18

  1. 23

    Ne sais pas si c'est ce que vous êtes à la recherche pour les,de poster cela comme une réponse,parce que c'est trop long pour un commentaire:

    In [31]: d = {'a':[1,2,3,4,5,6], 'b':[1,2,3,4,5,6]}

In [32]: df = pd.DataFrame(d)

In [33]: bad_df = df.index.isin([3,5])

In [34]: df[~bad_df]
Out[34]: 
   a  b
0  1  1
1  2  2
2  3  3
4  5  5

In [35]:
  2. 3

    Vous pouvez utiliser pd.Int64Index(np.arange(len(df))).difference(index) pour former un nouvel index ordinale. Par exemple, si nous voulons supprimer les lignes associées avec index ordinale [1,3,5], puis

    import numpy as np
import pandas as pd

index = pd.Int64Index([1,3,5], dtype=np.int64)
df = pd.DataFrame(np.arange(6*2).reshape((6,2)), index=list('ABCDEF'))
#     0   1
# A   0   1
# B   2   3
# C   4   5
# D   6   7
# E   8   9
# F  10  11

new_index = pd.Int64Index(np.arange(len(df))).difference(index)
print(df.iloc[new_index])

    rendements

       0  1
A  0  1
C  4  5
E  8  9