Python中怎么利用Pandas根据列的值选取多行数据-创新互联

Python中怎么利用Pandas根据列的值选取多行数据，很多新手对此不是很清楚，为了帮助大家解决这个难题，下面小编将为大家详细讲解，有这方面需求的人可以来学习下，希望你能有所收获。

成都创新互联专注为客户提供全方位的互联网综合服务，包含不限于成都网站设计、成都网站建设、汉阳网络推广、成都微信小程序、汉阳网络营销、汉阳企业策划、汉阳品牌公关、搜索引擎seo、人物专访、企业宣传片、企业代运营等，从售前售中售后，我们都将竭诚为您服务，您的肯定，是我们大的嘉奖；成都创新互联为所有大学生创业者提供汉阳建站搭建服务，24小时服务热线：13518219792，官方网址：www.cdcxhl.com

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

看完上述内容是否对您有帮助呢？如果还想对相关知识有进一步的了解或阅读更多相关文章，请关注创新互联行业资讯频道，感谢您对创新互联的支持。

分享名称：Python中怎么利用Pandas根据列的值选取多行数据-创新互联
文章地址：http://cdxtjz.cn/article/degdpj.html