如何从基于pandas中某些列的值的DataFrame中选择行?
在SQL中我将使用:

select * from table where colume_name = some_value.

我试图看看熊猫文档,但没有立即找到答案。

 
要选择列值等于标量some​​_value的行,请使用==:

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

要选择其列值在可迭代值some_values中的行,请使用isin:

df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]

要选择列值不等于some_value的行,请使用!=:

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

isin返回一个布尔系列,所以要选择值不在some_values的行,使用〜来否定布尔系列:

df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)]

例如,

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 14 print(df.loc[df['A'] == 'foo'])

产量

     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 14

如果您想要包含多个值,请将它们放入
列表(或更一般地,任何可迭代),并使用isin:

print(df.loc[df['B'].isin(['one','three'])])

产量

     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

但请注意,如果你想这样做很多次,它是更有效的
首先创建一个索引,然后使用df.loc:

df = df.set_index(['B'])
print(df.loc['one'])

产量

       A  C   D
B
one foo 0 0
one bar 1 2
one foo 6 12

或者,从索引中包含多个值使用df.index.isin:

df.loc[df.index.isin(['one','two'])]

产量

       A  C   D
B
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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