<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 类型变量，找到A列为0，B列为2的序号

可以使用 Pandas 库的 `loc` 方法来实现该功能。假设 DataFrame 变量名为 `df`，可以按以下方式查找符合条件的行：

df.loc[(df['A'] == 0) & (df['B'] == 2)].index

这将返回一个包含所有符合条件的行的索引的列表。如果没有符合条件的行，将返回一个空列表。

相关问题

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 类型变量，找到A列为0，B列不重复数值的个数

可以使用 Pandas 库的条件筛选和去重功能来实现这个任务。假设 DataFrame 变量名为 `df`，可以使用以下代码：

# 筛选出 A 列为 0 的行，并去重 B 列
unique_values = df[df['A'] == 0]['B'].unique()

# 统计去重后的数量
count = len(unique_values)

解释一下上述代码：

- 首先使用条件筛选功能 `df[df['A'] == 0]` 筛选出 A 列为 0 的行；
- 然后对筛选结果的 B 列使用去重功能 `.unique()`，得到不重复的数值；
- 最后使用 Python 内置函数 `len()` 统计去重后的数量。

需要注意的是，如果 DataFrame 中 A 列的数据类型不是数字，需要使用字符串形式的 '0' 替代条件中的数字 0。

<class ‘pandas.core.frame.DataFrame’>，<class ‘pandas.core.indexes.range.RangeIndex’>，<class ‘pandas.core.indexes.base.Index’>

<class 'pandas.core.frame.DataFrame'> 是pandas中的DataFrame类，用于表示二维表格数据。

<class 'pandas.core.indexes.range.RangeIndex'> 是pandas中的RangeIndex类，用于表示连续的整数索引。

<class 'pandas.core.indexes.base.Index'> 是pandas中的Index类，是所有索引类的基类，用于表示索引对象。