您的位置：首页 > 编程语言 > Python开发

Python Pandas中根据列的值选取多行数据

2019-07-08 13:49 2927 查看

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 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脚本之家网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！

您可能感兴趣的文章:

内容来自用户分享和网络整理，不保证内容的准确性，如有侵权内容，可联系管理员处理

标签： python pandas 选取数据

相关文章推荐

新的分享

章节导航