利用pandas怎么对指定列值对应的行进行筛选？相信很多没有经验的人对此束手无策，为此本文总结了问题出现的原因和解决方法，通过这篇文章希望你能解决这个问题。

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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})

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

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]

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"')

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

看完上述内容，你们掌握利用pandas怎么对指定列值对应的行进行筛选的方法了吗？如果还想学到更多技能或想了解更多相关内容，欢迎关注创新互联行业资讯频道，感谢各位的阅读！

本文标题：利用pandas怎么对指定列值对应的行进行筛选-创新互联
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