问： 如何根据 Pandas 中某列中的值从 DataFrame 中选择行？ 在 SQL 中，我会使用： SELECT * FROM table WHERE column_name some_value答1: 与HuntsBot一起，探索全球自由职业机会–huntsbot.com 要选择列值等于标量 …

dataframe 取列有两种方法： df.列名 或 df[列名] ； 同时通过，df[列名1，‘列名2 ，。。。。] 可以选择多列。 dataframe取行 和列： 通过loc类和iloc类 可以选择dataframe数据的多行和多列。 其中loc类通过…

目录 操作行列所需要的库 生成被取用的dataframe对象 dataframe取列 1、已知列名取用方法 2、已知列所在位置的取用方法 3、 以上两段代码生成结果相同 dataframe取行 1、已知行名取用方法 2、已知行所在位置的取用方法 3、 以上两段代码生成结果相同 dataframe按照列…

在 Pandas 中，可以使用 df.loc 和 df.iloc 取得 dataframe 中某行某列的值。 df.loc 是根据标签索引数据，可以传入行标签和列标签，格式如下： value df.loc[row_index, col_index]

代码如下： import pandas as pd # 将pandas作为第三方库导入，我们一般为pandas取一个别名叫做pd dfzzpd.DataFrame({"a":[1.78,1.8,2.8,2.75,5,5,23],"b":[20.8,10,10,30,43,1,12],"c":[23,15,50,3,343,12,95]}) ampd.Da…

import pandas as pd data pd.DataFrame({a:[1,2,3],b:[4,5,6],c:[7,8,9]}) 提取列 单列 data[a] 多列 data[[a, b]] 使用 .loc或者 .iloc 提取 第一个参数是行，第二个参数为列 .loc为按标签提取， .iloc为按位置索引提取 data.loc[:, a] # 等价于…

Update list: 2022.11.07更新：对合并后的结果去重; 我们处理某些表格数据时，会遇到某个字段在不同类别中有不同的值，有时候需要提取某个类别中该字段最大值所对应的行，只用group by 往往不行。其实，使用group by 和 m…

提取单行数据 按DataFrame的行索引编号提取数据 df.iloc[0]：提取df的第一行数据 按DataFrame的行索引名称提取数据 df.loc[‘手机’]：提取df的行索引为‘手机的那一行数据 提取多行数据 按索引编号提取数据 df.iloc[0:3]：提取df第1行到第3行的…