pandasデータフレームの行を行インデックスの配列に基づいて削除するには

Question

ポイントを持つデータフレームがあります。最初の2つの列は位置です。私は別のポイントへの近接点に基づいてデータをフィルタリングしています。私は、すべての点の距離をcdistで計算し、この結果をフィルタリングして、距離が0.5より小さい点のインデックスを見つけます。私は同じポイント距離[n、n] = distance [n、n]を常にゼロに等しいと比較するための削除インデックスを削除するために、これらのインデックス上で2つのミニフィルタを最初に実行しなければなりません。 。同様の距離比較距離[n、m] =距離[m、n]のためにindesを削除します。基本的には削除する必要があるポイントの数が2倍になるので、半分をフィルタリングするためにユニークに使用します。

私の質問loc_findは削除する必要がある行へのインデックスのnumpy配列です。この配列を使用して、データフレームの反復処理を行わずに、これらの行をパンダのデータフレームから削除するにはどうすればよいですか？

from scipy.spatial.distance import cdist 
import numpy as np 
import pandas as pd 
# make points and calculate distances 
east=data['easting'].values 
north=data['northing'].values 
points=np.vstack((east,north)).T 
distances=cdist(points,points) # big row x row matrix 
zzzz=np.where(distances<0.5) 

loc_dist=np.vstack((zzzz[0],zzzz[1])).T #array of indices where points are 
# to close together and will be filtered contains unwanted distance 
# comparisons such as comparing data[1,1] with data[1,1] which is always zero 
#since it is the same point. also distance [1,2] is same as [2,1] 

#My code for filtering the indices 
loc_dist=loc_dist.astype('int') 
diff_loc=zzzz[0]-zzzz[1] # remove indices for comparing the same 
         #point distance [n,n] = distance [n,n] 
diff_zero=np.where(diff_loc==0) 
loc_dist_s=np.delete(loc_dist, diff_zero[0],axis=0) 
loc_find=np.unique(loc_dist_s) # remove indices for similar distance 
           #comparisons distance [n,m] = distance [m,n] 

Answer 1

@EdChumのおかげで、私はこれら2つの質問に答えました。ただ、

data.loc[:,'rindex1']=data.index.get_values() 

と列にデータフレームのインデックスを変換するために、その後の行を削除するために必要な

は、以下の

data_df2=data.loc[~data['rindex1'].isin(loc_find)] 

は、この情報がお役に立てば幸い使用

A faster alternative to Pandas `isin` function

Select rows from a DataFrame based on values in a column in pandas他の誰か。