前言
做数据分析的时候通常我们并不是对真个excel文件进行操作，换言之，每一列都是一个特征，我们需要针对分析。遇到这类问题的时候，我们通常想得到一列中所有符合条件的数据，挑出来，然后组成一个单独的文件进行分析。比如一列中我们希望找到所有大于100的所有行，又比如 我们希望得到一列中包含某个特定字母的所有行，那么我们应该怎么办呢，这里就说一下。
在这之前我们先介绍一个pandas里面一个函数 loc（）
英文解释是这样的：Purely label-location based indexer for selection by label.
.loc[] is primarily label based, but may also be used with a boolean array.
最通俗的讲就是标签索引器
了解了这个函数（具体用法下面两个例子就可以懂），我们可两个例子 就可以选择我们想要的行了
问题一：我们想要“behavior_type”列中所有为3或4的行
import pandas as pd import numpy as np import csv for df in pd.read_csv(open(r'C:\Users\yang\Desktop\useer.csv','r'),chunksize=10000): print(df.loc[df['behavior_type']>1,:])
从这个程序我们可以得出 .loc（） 前面是我们的整个索引目标，括号中为索引标签（我们回到loc英文解释第二局话，可以索引布尔型） ，那么这么简单一句话就可以把所以为3，4的行输出了.后面的冒号代表从开始到最后索引
print(df.loc[df['behavior_type'].isin([3,4]),:])
注意 这里的isin（[ ]）有小括号 也有中括号集合的形式。
我们也可以利用isin代替大于号性质是一样的，该标签下所有为3，4的集合的布尔型 然后再索引
print(df[df['behavior_type'].isin([3,4])])
提到isin 我们想到了一个更为简单的方法，直接索引即可
问题一：我们想要“user_geohash”列中所有含有字母‘qo'的行
print(df.loc[df['user_geohash'].str.contains('qo')])
是不是已经想到了 利用loc就可以了，只要后面加上字符串str.contains()函数即可。
那么到这里所有的问题迎刃而解，那么我们想要索取特定行呢 我们想要索取特定列呢
没问题 让我们继续深入了解loc函数
df是一个dataframe，列名为A B C D
具体值如下：
A B C D
0 ss 小红 8
1 aa 小明 d
4 f f
6 ak 小紫 7
dataframe里的属性是不定的，空值默认为NA。
一、选取标签为A和C的列，并且选完类型还是dataframe
df = df.loc[:, ['A', 'C']] df = df.iloc[:, [0, 2]]
二、选取标签为C并且只取前两行，选完类型还是dataframe
df = df.loc[0:2, ['A', 'C']] df = df.iloc[0:2, [0, 2]]
聪明的你发现loc的用法了吗？
总结
《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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