python怎么取出一列中某些特定值的数据

如果你有一个名为 `data` 的数据框，其中包含一列名为 `col`，你可以使用以下代码来获取 `col` 中等于特定值的行：

specific_values = [2, 4, 6]  # 想要获取的特定值列表
result = data.loc[data['col'].isin(specific_values)]

这将返回一个新的数据框，其中只包含 `col` 中等于 `2`、`4` 或 `6` 的行。如果你想要获取 `col` 中不等于特定值的行，可以使用 `.isin()` 方法的反向方法 `.notin()`，例如：

specific_values = [2, 4, 6]  # 不想要的特定值列表
result = data.loc[~data['col'].isin(specific_values)]

这将返回一个新的数据框，其中只包含 `col` 中不等于 `2`、`4` 或 `6` 的行。

相关问题

python中dataframe根据列指定值，复制多次该行数据并修改列值

在Python中使用pandas库操作DataFrame时，可以通过指定列的特定值来复制行，并在复制的过程中修改某些列的值。以下是一个简单的步骤说明：

1. 首先，确保你已经导入了pandas库，并且有一个存在的DataFrame。
2. 确定你想要复制的行基于哪个列值。例如，如果列名为`'column_name'`，并且你想要基于值`'target_value'`来复制行。
3. 找出所有匹配该条件的行索引。
4. 通过循环遍历这些索引，复制每一行，并根据需要修改列的值。
5. 将复制并修改过的行添加到原DataFrame中或者创建一个新的DataFrame。

下面是一个简单的示例代码：

import pandas as pd

# 假设df是你的原始DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'A': [1, 2, 3, 4],
    'B': ['x', 'y', 'z', 'w'],
    'C': ['value1', 'value2', 'value3', 'value4']
})

# 指定列和值
column_name = 'C'
target_value = 'value2'

# 找出所有匹配该列值的行索引
rows_to_duplicate = df[df[column_name] == target_value].index

# 创建一个新的DataFrame来存放复制的行
new_df = pd.DataFrame()

# 复制行并修改列值
for index in rows_to_duplicate:
    # 复制行
    new_row = df.loc[index].copy()
    # 修改列值
    new_row['A'] = new_row['A'] * 100  # 假设修改列A的值
    # 添加到新的DataFrame中
    new_df = new_df.append(new_row, ignore_index=True)

# 将新行添加到原始DataFrame中（如果不希望覆盖原始数据）
df = df.append(new_df, ignore_index=True)

print(df)

在上述代码中，我们将列`'C'`中值为`'value2'`的所有行复制并修改了列`'A'`的值，然后将这些行添加回原始的DataFrame中。

读取文件，增加一列存放指定某一行中部分数据和的值 python

在Python中，你可以使用pandas库方便地操作文件，包括增加新的列。假设你想读取CSV文件，然后在特定行（比如第n行）计算某些列的数据之和，并将结果添加到新的一列中，可以按照以下步骤操作：

import pandas as pd

# 1. 读取文件
df = pd.read_csv('your_file.csv')

# 2. 确定需要计算和的那一行，这里以索引0为例（可以根据实际需求修改）
target_row = df.iloc[n - 1]  # 注意Python索引从0开始

# 假设你要计算'column1'和'column2'的和
sum_to_add = target_row['column1'] + target_row['column2']

# 3. 创建新列并添加总和
new_column_name = 'new_column'
df[new_column_name] = None  # 初始化全列值为None（如果已有该列则不需要这一步）
df.at[df.index[n - 1], new_column_name] = sum_to_add  # 在目标行插入总和

# 4. 保存更新后的数据
df.to_csv('updated_file.csv', index=False)