从DF数据中选取列标签isor为True的行
时间: 2024-03-06 21:46:48 浏览: 22
假设你的 DataFrame 数据名为 `df`,你可以使用以下代码来选取列标签 `isor` 为 `True` 的行:
```python
df[df['isor'] == True]
```
这行代码会返回一个包含所有 `isor` 为 `True` 的行的 DataFrame。如果你只想选取某几列中 `isor` 为 `True` 的行,可以使用以下代码:
```python
df.loc[df['isor'] == True, ['column_name_1', 'column_name_2']]
```
其中 `column_name_1` 和 `column_name_2` 是你想要选取的列的名称,你可以根据实际情况进行修改。
相关问题
从DF数据中选取包含布尔值的行
可以使用 Pandas 库中的 `boolean indexing` 功能来实现。假设你的 DataFrame 数据名为 `df`,你可以使用以下代码来选取包含布尔值的行:
```python
df[df.dtypes == bool]
```
这行代码会返回一个包含所有包含布尔值的行的 DataFrame。如果你只想选取某一列包含布尔值的行,可以使用以下代码:
```python
df[df['column_name'].dtype == bool]
```
其中 `column_name` 是你想要选取的列的名称。
从df中读取除了标签为‘y’的其他列的数据
假设你的数据框为df,可以使用以下代码读取除了标签为‘y’的其他列的数据:
```
df.drop('y', axis=1, inplace=True)
```
这个代码会删除标签为‘y’的列,并返回新的数据框。如果你不想修改原始数据框,可以将 inplace 参数设置为 False:
```
new_df = df.drop('y', axis=1)
```
这个代码会返回一个新的数据框,其中包含除了标签为‘y’的其他列的数据。