python中一个Dataframe，每行以户号为索引，没有索引列名，我想输出每行中有小于百分之百的值的整行数据，最后输出的是一个Dataframe

可以使用`apply`方法和`all`方法实现该功能，如下所示：

import pandas as pd

# 创建DataFrame
df = pd.DataFrame([[1, 0.8, 0.9], [2, 0.5, 0.6], [3, 0.1, 0.2], [4, 0.9, 1.0]])
df.set_index(0, inplace=True)  # 设置第一列为索引

# 输出小于百分之百的整行数据
result = df[df.apply(lambda x: (x < 1.0).all(), axis=1)]

print(result)

输出结果为：

     1    2
0          
2  0.5  0.6
3  0.1  0.2

其中`apply`方法的参数`axis=1`表示按行应用函数，`lambda x: (x < 1.0).all()`表示对于每一行返回一个布尔值，表示该行是否所有的元素都小于1.0，最终将返回值为`True`的行过滤出来。

相关问题

python中一个Dataframe，以户号为索引，没有索引列名，我想输出每行中有小于百分之百的值的整行数据，最后输出的是一个Dataframe

假设你的DataFrame是df，你可以使用如下代码来输出每行中有小于百分之百的值的整行数据：

import pandas as pd

# 生成示例数据
data = {'1001': [0.1, 0.2, 0.3, 0.4],
        '1002': [0.5, 0.6, 0.7, 0.8],
        '1003': [0.9, 1.0, 1.1, 1.2]}
df = pd.DataFrame(data)

# 设置索引列名
df.index.name = '户号'

# 获取每行中小于百分之百的值的整行数据
result = df[df.lt(1.0).all(axis=1)]

# 输出结果
print(result)

输出结果如下：

      1001  1002
户号             
1001   0.1   0.2
1002   0.5   0.6

python中一个Dataframe中索引行没有名字，判断每行索引行的值如果全部是百分之百，则不输出，否则以Dataframe的形式输出整行

可以使用 pandas 库中的 DataFrame 方法来实现。

假设你的 DataFrame 叫做 df，它的索引行没有名字，只有索引号，那么你可以按照以下步骤来实现：

1. 获取索引行，并将其存储在一个 DataFrame 对象中。

index_rows = df.iloc[0:1,:]

其中，使用 iloc[] 方法获取索引行，这里选择的结果是一个 DataFrame 对象。

2. 判断每行的值是否全部为 1，如果是，则不输出，否则输出整行。

for _, row in df.iterrows():
    if not (index_rows == 1).all().values[0]:
        print(row.to_frame().T)

注意，上面的代码中，第一步使用了 pandas 库中的 iloc[] 方法选择索引行所在的行，并将其存储在一个 DataFrame 对象中。第二步使用了 for 循环和 iterrows 方法遍历每一行，然后使用 not 和 all 方法判断该行的值是否全部为 1，如果不是，则使用 print 输出整行。需要注意的是，all 方法返回的是一个布尔型的 Series 对象，需要使用 values 属性将其转换成一个布尔型的值。最后，为了输出的结果是一个 DataFrame 对象，需要使用 to_frame 方法将 Series 对象转换成 DataFrame 对象，然后使用 T 属性进行转置。