已知某一个值,获取dataframe其他值

要获取dataframe中其他值，可以使用以下方法：

1. 使用iloc或loc方法，根据行列的位置获取值：

# 获取第1行，第2列的值
df.iloc[0,1]

# 获取索引为A，列名为B的值
df.loc['A', 'B']

2. 使用条件过滤获取符合条件的行或列：

# 获取列名为C的所有值
df['C']

# 获取满足条件的所有行
df[df['A'] > 1]

3. 使用apply方法对每个元素进行操作：

# 对每个元素进行平方操作
df.apply(lambda x: x**2)

4. 使用iterrows方法遍历每行，获取每个元素的值：

# 遍历每行，获取每列的值
for index, row in df.iterrows():
    print(row['A'], row['B'], row['C'])

相关问题

Dataframe中已知某个值求这个值所对应行的某一列的值

和上一个问题类似，你可以使用 Pandas 库的 loc 方法来实现。

假设你要在一个名为 df 的 DataFrame 中查找某个列名为 'column_name_1' 的列中等于某个值 'value' 的行，并且需要获取该行中另一个列名为 'column_name_2' 的列的值，可以使用以下代码：

result = df.loc[df['column_name_1'] == value, 'column_name_2']

这行代码会返回一个新的 Series，其中包含了所有等于 'value' 的行的 'column_name_2' 列的值。你可以通过 result 变量来操作这个新的 Series。

需要注意的是，如果查找结果中有多行满足条件，则返回的是一个 Series 对象，其中包含了所有满足条件的行的 'column_name_2' 列的值。如果只需要获取第一行的值，可以使用 .iloc[0] 方法，例如：

result = df.loc[df['column_name_1'] == value, 'column_name_2'].iloc[0]

dataframe 某行某列值

要获取DataFrame某行某列的值，可以使用以下方法：
- 如果已知行和列的标签名称，可以使用loc方法。例如，要获取第2行第3列的值，可以使用df.loc。

请注意，行和列的索引都是从0开始计数的。

如果想要获取某一行的所有列的值，可以使用loc或iloc方法。例如，要获取第3行的所有列的值，可以使用df.loc或df.iloc。

如果想要获取某一列的所有行的值，可以使用以下方法：
- 如果已知列的标签名称，可以直接使用df['列名']来获取该列的所有值。
- 如果已知列的索引位置，可以使用iloc方法。例如，要获取第3列的所有值，可以使用df.iloc[:, 2。

如果想要获取多行或多列的值，可以使用相应的切片操作。例如，要获取前两行的第三列和第四列的值，可以使用df.iloc[:2, 2:4。

注意，以上方法适用于DataFrame对象。在使用这些方法时，请确保DataFrame对象已经正确创建，并且行和列的标签或索引是正确的。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [DataFrame 取某一行某一列或取某N行某N列](https://blog.csdn.net/qq_42140717/article/details/124350979)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pandas.DataFrame 按行遍历，以及取出某一行某一列的指定位置的值](https://blog.csdn.net/nailnehc/article/details/117702993)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
[ .reference_list ]