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使用pandas实现筛选出指定列值所对应的行
脚本专栏 2024/9/29 佚名
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在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能：

select * from table where column_name = some_value;

pandas中获取数据的有以下几种方法：

  • 布尔索引
  • 位置索引
  • 标签索引
  • 使用API

假设数据如下:

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})

使用pandas实现筛选出指定列值所对应的行

布尔索引

该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value)，如找出列A中所有值等于foo

df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立

使用pandas实现筛选出指定列值所对应的行

位置索引

使用iloc方法，根据索引的位置来查找数据的。这个例子需要先找出符合条件的行所在位置

mask = df['A'] == 'foo'
pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])
df.iloc[pos]

#常见的iloc用法
df.iloc[:3,1:3]

使用pandas实现筛选出指定列值所对应的行

标签索引

如何DataFrame的行列都是有标签的，那么使用loc方法就非常合适了。

df.set_index('A', append=True, drop=False).xs('foo', level=1) # xs方法适用于多重索引DataFrame的数据筛选

# 更直观点的做法
df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame的行索引
df.loc['foo', :]

# 使用布尔
df.loc[df['A']=='foo']

使用pandas实现筛选出指定列值所对应的行

使用API

pd.DataFrame.query方法在数据量大的时候，效率比常规的方法更高效。

df.query('A=="foo"')

# 多条件
df.query('A=="foo" | A=="bar"')

使用pandas实现筛选出指定列值所对应的行

数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：

1、筛选出列值等于标量的行，用==

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

2、筛选出列值属于某个范围内的行，用isin

df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # some_values是可迭代对象

3、多种条件限制时使用&，&的优先级高于>=或<=，所以要注意括号的使用

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

4、筛选出列值不等于某个/些值的行

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

df.loc[~df['column_name'].isin('some_values')] #~取反
标签：
pandas,筛选指定列,pandas,列值筛选
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《魔兽世界》大逃杀！60人新游玩模式《强袭风暴》3月21日上线

暴雪近日发布了《魔兽世界》10.2.6 更新内容，新游玩模式《强袭风暴》即将于3月21 日在亚服上线，届时玩家将前往阿拉希高地展开一场 60 人大逃杀对战。

艾泽拉斯的冒险者已经征服了艾泽拉斯的大地及遥远的彼岸。他们在对抗世界上最致命的敌人时展现出过人的手腕，并且成功阻止终结宇宙等级的威胁。当他们在为即将于《魔兽世界》资料片《地心之战》中来袭的萨拉塔斯势力做战斗准备时，他们还需要在熟悉的阿拉希高地面对一个全新的敌人──那就是彼此。在《巨龙崛起》10.2.6 更新的《强袭风暴》中，玩家将会进入一个全新的海盗主题大逃杀式限时活动，其中包含极高的风险和史诗级的奖励。

《强袭风暴》不是普通的战场，作为一个独立于主游戏之外的活动，玩家可以用大逃杀的风格来体验《魔兽世界》，不分职业、不分装备（除了你在赛局中捡到的），光是技巧和战略的强弱之分就能决定出谁才是能坚持到最后的赢家。本次活动将会开放单人和双人模式，玩家在加入海盗主题的预赛大厅区域前，可以从强袭风暴角色画面新增好友。游玩游戏将可以累计名望轨迹，《巨龙崛起》和《魔兽世界：巫妖王之怒 经典版》的玩家都可以获得奖励。

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