python - 按值访问另一列，Pandas

Question

我有一个数据框如下:

    Type      Name           Category              
    Bird      Flappy Bird    Air      
    Bird      Pigeon         Air    
    Pokemon   Jerry          Aquatic      
    Pokemon   Mudkip         Aquatic
    Animal    Lion           Terrestrial
    Bird      Pigeon         Air2  

对于像 "Pigeon" 这样的给定名称，我需要访问类别列中的相应值，即它应该给我字符串 "Air"。< br/>我有 2 个 Pigeon 值，但我需要返回“Air”以进行第二次观察。

请注意，我根本没有使用索引，所以用 iloc 进行第二次观察是行不通的。我需要通过另一列中的值 访问它。

或者类似获取 "Pigeon" 的index 并使用它 来获取相应的列值会做。

Answer 1

使用loc

举个例子:

df.loc[df.Name == 'Pigeon', 'Category'] 

给你想要的

例子:

In [17]:

import io
import pandas as pd
temp = """Type      Name           Category              
Bird      Flappy_Bird    Air      
Bird      Pigeon         Air    
Pokemon   Jerry          Aquatic      
Pokemon   Mudkip         Aquatic
Animal    Lion           Terrestrial"""

df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), sep='\s+')
df
Out[17]:
      Type         Name     Category
0     Bird  Flappy_Bird          Air
1     Bird       Pigeon          Air
2  Pokemon        Jerry      Aquatic
3  Pokemon       Mudkip      Aquatic
4   Animal         Lion  Terrestrial

[5 rows x 3 columns]
In [19]:

df.loc[df.Name == 'Pigeon','Category']
Out[19]:
1    Air
Name: Category, dtype: object

如果您有多个值并且只想要第一个，那么使用 idxmin :

In [24]:

df.ix[(df.Name == 'Pigeon').idxmin(),'Category']
Out[24]:
'Air'

编辑

因此对于我们有多个值并且您想访问各个值的情况，您可以检查索引值并直接访问它们:

在[23]中:

df.loc[df.Name=='Pigeon','Category'].index.values
Out[23]:
array([1, 5], dtype=int64)
In [26]:

df.loc[df.Name=='Pigeon','Category'][5]
Out[26]:
'Air2'

或者如果你想遍历它们，那么系列有一个 iteritems() 方法:

In [28]:

df.loc[df.Name=='Pigeon','Category'].iteritems()
Out[28]:
[(1, 'Air'), (5, 'Air2')]

这两个都可以满足你的要求