去和获取 pandas 某一列值相同的行

可以通过 Pandas 的布尔索引来获取某一列值相同的行。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'Berlin', 'London']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取 Age 列值为 30 的行
df[df['Age'] == 30]

上述代码中，我们使用布尔索引 `df['Age'] == 30` 来获取 Age 列值为 30 的行。这个表达式会返回一个 `Series`，其中每个元素都是布尔值，表示对应行的 Age 列是否等于 30。将这个 `Series` 传递给 DataFrame 的索引操作，就可以获取符合条件的行。

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去和获取 pandas 某一列值相同的行的值

可以使用 Pandas 的布尔索引来获取某一列值相同的行的值。以下是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
        'age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Sydney']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取 age 列值为 35 的行的所有值
result = df[df['age'] == 35]

print(result)

输出结果为：

       name  age    city
2  Charlie   35  London

以上代码中，我们使用布尔索引 `df['age'] == 35` 来获取 age 列值为 35 的行，然后将结果存储在变量 `result` 中。最后，我们打印出结果。

pandas获取dataframe中同一列下相同名称行的dataframe

可以使用pandas中的groupby函数来实现按照某一列进行分组，然后获取每个分组下的数据。例如，假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含一个名为name的列，我们可以按照name列进行分组，并获取每个分组下的数据，如下所示：

grouped = df.groupby('name')
for name, group in grouped:
    print(name)
    print(group)

其中，name表示分组的名称，group表示当前分组下的DataFrame。你可以根据需要对group进行操作，例如将其转换为新的DataFrame。