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CFSDN坚持开源创造价值，我们致力于搭建一个资源共享平台，让每一个IT人在这里找到属于你的精彩世界.
这篇CFSDN的博客文章Python Pandas中根据列的值选取多行数据由作者收集整理，如果你对这篇文章有兴趣，记得点赞哟.
Pandas中根据列的值选取多行数据 。
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# 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
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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
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# 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
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总结 。
以上所述是小编给大家介绍的Python Pandas中根据列的值选取多行数据,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对我网站的支持！ 如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！ 。
原文链接：https://www.cnblogs.com/everfight/p/pandas_select_rows.html 。
最后此篇关于Python Pandas中根据列的值选取多行数据的文章就讲到这里了,如果你想了解更多关于Python Pandas中根据列的值选取多行数据的内容请搜索CFSDN的文章或继续浏览相关文章，希望大家以后支持我的博客！ 。
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