Python Pandas中根据列的值选取多行数据

Python  /  管理员 发布于 7年前   166

Pandas中根据列的值选取多行数据

# 选取等于某些值的行记录 用 == df.loc[df['column_name'] == some_value]# 选取某列是否是某一类型的数值 用 isindf.loc[df['column_name'].isin(some_values)]# 多种条件的选取 用 &df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)]# 选取不等于某些值的行记录 用 ！=df.loc[df['column_name'] != some_value]# isin返回一系列的数值,如果要选择不符合这个条件的数值使用~df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)]import pandas as pd import numpy as npdf = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),  'B': 'one one two three two two one three'.split(),  'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})print(df)   A   B C  D0 foo  one 0  01 bar  one 1  22 foo  two 2  43 bar three 3  64 foo  two 4  85 bar  two 5 106 foo  one 6 127 foo three 7 14print(df.loc[df['A'] == 'foo'])   A   B C  D0 foo  one 0  02 foo  two 2  44 foo  two 4  86 foo  one 6 127 foo three 7 14# 如果你想包括多个值，把它们放在一个list里面，然后使用isinprint(df.loc[df['B'].isin(['one','three'])])   A   B   C  D0 foo  one 0  01 bar  one 1  23 bar three 3  66 foo  one 6 127 foo three 7 14df = df.set_index(['B'])print(df.loc['one']) A  B  C   Done foo 0  0one bar 1  2one foo 6 12A  B  C  D  one foo 0  0one bar 1  2two foo 2  4two foo 4  8two bar 5  10one foo 6  12

总结

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