如何根据列值选择 Pandas DataFrame 中的特定行？

根据 Pandas DataFrame 中的列值选择行

使用 Pandas DataFrame 时，经常需要根据特定列中的特定值过滤行。这模仿了 SQL 查询，其中使用 WHERE column_name = some_value 等过滤器检索行。

标量值

要选择列值与标量值 some_value 匹配的行，请使用相等运算符 == :

df.loc[df['column_name'] == some_value]

可迭代值

选择行列值位于数组 some_values 中，使用 isin 方法：

df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]

组合条件

可以使用逻辑 & 运算符组合多个条件：

df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)]

注意： 使用括号确保运算符优先级正确。

求反

要选择列值不等于 some_value 的行，请使用不等运算符 !=:

df.loc[df['column_name'] != some_value]

对于 isin，请使用对结果取负~:

df = df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)]

示例

考虑以下内容DataFrame:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': ['foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'bar', 'foo', 'foo'],
                   'B': ['one', 'one', 'two', 'three', 'two', 'two', 'one', 'three'],
                   'C': np.arange(8),
                   'D': np.arange(8) * 2})
print(df)

选择 A 为 foo 的行：

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

选择 B 为 1 或 3 的行：

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

创建索引并使用以下命令选择行它：

df = df.set_index(['B'])
print(df.loc['one'])

选择具有多个索引值的行：

print(df.loc[df.index.isin(['one', 'two'])])

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