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。

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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。

Pandas读取表格一列，相同值只读取一次

如果你想要读取表格中某一列的唯一值，可以使用 Pandas 库的 unique() 方法。该方法将返回该列的唯一值组成的数组。

以下是一个示例代码：

import pandas as pd
 
# 读取表格
df = pd.read_csv('table.csv')

# 访问表格的一列，假设列名为 'column1'
column1 = df['column1']

# 获取该列的唯一值
unique_values = column1.unique()

# 打印唯一值
print(unique_values)

注意，该方法返回的是一个数组，如果你需要使用列表类型，可以使用 Python 内置的 list() 方法将其转换为列表。