python - 查找 Dataframe : Python pandas module 中的最后一行

Question

我正在尝试比较列表和数据帧。如果list中的item等于dataframe行中第一列的值，我想打印出该list的item 后面带有 dataframe 的第二列 值。

如果list中没有items与dataframe的第二列中的任何items匹配，我想只需打印出列表的项目。我认为解决这个问题的一个好方法是迭代整个 list 和 dataframe，如果我们到达 dataframe 的最后一行> 并且没有项目匹配，则仅打印列表的项目，而不是列表的项目加上数据框的第二列。

我需要帮助的是确定查找数据帧中最后一行所需的语法。请参阅下面我的代码。

我使用的数据框是1003 行 X 2 列。行标签是数字0-1002。列标签为 col1 和 col2

#compare items from List against items from dataframe to find matches
for item in List:
    for idx, row in df.iterrows():
        if item in row['col1']:
            print str(count) + " " + str(item) + " " + str(row['col2'])
            count=count+1

        #if it's the last row in dataframe:
            if item not in row['col1']:
                print str(count) + " " + str(item) 

Answer 1

#compare items from List against items from dataframe to find matches
for item in List:
    last_idx = df.iloc[-1].name
    for idx, row in df.iterrows():
        if item in row['col1']:
            print str(count) + " " + str(item) + " " + str(row['col2'])
            count=count+1

        if last_idx == idx:
            if item not in row['col1']:
                print str(count) + " " + str(item) 

<小时/>

考虑df

df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(-1, 4),
                  pd.MultiIndex.from_product([list('XY'), [2, 5]]),
                  list('ABCD'))

df

最后一个索引

df.iloc[-1].name

('Y', 5)

<小时/>

演示

for idx, row in df.iterrows():
    last_idx = df.iloc[-1].name
    if last_idx == idx:
        print(row)

A    12
B    13
C    14
D    15
Name: (Y, 5), dtype: int64