>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (5, 4)), columns=list('ABCD'))
A B C D
0 0 4 8 4
1 0 7 7 1
2 0 6 1 6
3 1 9 5 2
4 8 4 1 1

0. 转换为 numpy.ndarray 进行索引

>> df.values ⇒ numpy.ndarray

# 返回 B 列
>> df.values[:, 1] # dataframe 索引列
>> df[:]['B']

1. 使用逻辑表达式

Pandas 布尔索引的逻辑运算符

  • A 列元素为 0 的全部行;(对行进行过滤)

    >> df[df.A == 0][:]
    A B C D
    0 0 4 8 4
    1 0 7 7 1
    2 0 6 1 6
    # 等价于 df[df['A'] == 0][:]
  • A 列元素为 0 时 B 列的最大值;

    >> df[df['A'] == 0]['B'].max()
    7
    # 等价于 df[df.A == 0]['B'].max()

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