df.loc[(df["bWendu"]<=30) & (df["yWendu"]>=15) & (df["tianqi"]=='晴' & (df["aqiLevel"]==1),:]
时间: 2024-04-23 10:28:08 浏览: 13
你提供的代码中有一个语法错误,代码中的括号没有正确匹配。正确的写法应该是:
```python
df.loc[(df["bWendu"] <= 30) & (df["yWendu"] >= 15) & (df["tianqi"] == '晴') & (df["aqiLevel"] == 1), :]
```
这行代码的作用是选取满足以下条件的行:
- "bWendu" 列的值小于等于30
- "yWendu" 列的值大于等于15
- "tianqi" 列的值等于'晴'
- "aqiLevel" 列的值等于1
冒号(:)表示选取所有的列,返回一个新的DataFrame。
相关问题
for i, name in enumerate(table5_column_lst[1:]): table5.loc[i+1, name] = adhesive_df.loc[:, (adhesive_df.loc[0] == table5_column_lst[i]) & (adhesive_df.loc[1] == lst[i])] ValueError: Incompatible indexer with DataFrame
这个错误通常是因为尝试使用不兼容的索引器访问 Pandas DataFrame 数据而引起的。在这个代码片段中,`adhesive_df.loc[0]` 和 `adhesive_df.loc[1]` 似乎是在尝试访问 `adhesive_df` 的第 1 行和第 2 行。但是,这种索引方式可能不适用于 `adhesive_df`,因为这个 DataFrame 的索引可能是默认的整数索引,而不是 MultiIndex 对象。
如果您的目的只是从 `adhesive_df` 中选择特定的列,您可以尝试使用以下代码:
```
for i, name in enumerate(table5_column_lst[1:]):
table5.loc[i+1, name] = adhesive_df[name][(adhesive_df.iloc[0] == table5_column_lst[i]) & (adhesive_df.iloc[1] == lst[i])].values
```
在这个代码中,我们使用了 `iloc` 属性来访问第一行和第二行,而使用列名 `name` 来获取需要的列。然后,我们使用布尔索引来选择需要的行。最后,我们使用 `.values` 将结果转换为 NumPy 数组,以便可以将其添加到 `table5` DataFrame。
如果这个方法不能解决问题,您可以提供更多的上下文和代码示例,以便我能够更好地理解问题。
df.loc[df == 5] 报错 Cannot index with multidimensional key
这个报错通常是因为你使用了一个多维的索引方式来索引一个 Pandas DataFrame,而 Pandas 不支持这种方式的索引。
可能的原因是,你的 DataFrame 中含有多个列或多个行,并且你使用了一个非常规的索引方式来指定行列的位置。例如,你可能使用了一个元组、列表或数组来指定行列的位置,而这种方式可能会导致多维索引而出错。
要解决这个问题,你可以使用 Pandas 提供的其他索引方式来指定行列的位置,例如 loc、iloc 或 ix 等方法。这些方法可以根据行列的标签或位置来索引 DataFrame,而不会出现多维索引的问题。例如,你可以使用 loc 方法来根据标签来索引 DataFrame,如下所示:
```
df.loc[df['column_name'] == 5]
```
其中,`column_name` 是你要查找的列名,这个方法会返回一个 DataFrame,其中包含所有值为 5 的行。