Python Pandas中根据列的值选取多行数据_Python

Pandas中根据列的值选取多行数据

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									# 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 isin

									df.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 np

									df = 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  D

									0 foo  one 0  0

									1 bar  one 1  2

									2 foo  two 2  4

									3 bar three 3  6

									4 foo  two 4  8

									5 bar  two 5 10

									6 foo  one 6 12

									7 foo three 7 14

									print(df.loc[df['A'] == 'foo'])

									   A   B C  D

									0 foo  one 0  0

									2 foo  two 2  4

									4 foo  two 4  8

									6 foo  one 6 12

									7 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isin

									print(df.loc[df['B'].isin(['one','three'])])

									   A   B   C  D

									0 foo  one 0  0

									1 bar  one 1  2

									3 bar three 3  6

									6 foo  one 6 12

									7 foo three 7 14

									df = df.set_index(['B'])

									print(df.loc['one'])

									 A  B  C   D

									one foo 0  0

									one bar 1  2

									one foo 6 12

									A  B  C  D  

									one foo 0  0

									one bar 1  2

									two foo 2  4

									two foo 4  8

									two bar 5  10

									one foo 6  12

总结

以上所述是小编给大家介绍的Python Pandas中根据列的值选取多行数据,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对服务器之家网站的支持！
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原文链接：https://www.cnblogs.com/everfight/p/pandas_select_rows.html

Python Pandas中根据列的值选取多行数据

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