pandas选取索引列中数值相同的某几行

你可以使用 Pandas 的 `duplicated()` 和 `drop_duplicates()` 函数来选取索引列中数值相同的某几行。

举个例子，如果你的 DataFrame 如下所示：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'id': [1, 2, 3, 3, 4, 4, 5],
    'value': [10, 20, 30, 30, 40, 40, 50]
})

其中 `id` 列是索引列，你可以使用以下代码选取 `id` 列中数值为 3 和 4 的行：

df = df.loc[df.index.duplicated(keep=False) & df['id'].isin([3, 4])]
df = df.drop_duplicates(subset='id')

第一行代码中，`df.index.duplicated(keep=False)` 会返回所有重复的索引行，`df['id'].isin([3, 4])` 会返回 `id` 列中数值为 3 和 4 的行。使用 `&` 运算符将两个条件合并，选出 `id` 列中数值为 3 和 4 并且索引列中重复的行。

第二行代码中，`df.drop_duplicates(subset='id')` 会根据 `id` 列去重，保留第一个出现的行。这样就能得到 `id` 列中数值为 3 和 4 的第一行。

相关问题

pandas选取某列相同的数

如果你想要选取某列中所有相同的数，可以使用 Pandas 中的 `duplicated()` 和 `groupby()` 方法。例如，考虑下面这个示例数据集：

import pandas as pd

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva', 'Frank'],
        'Age': [25, 30, 25, 20, 25, 30],
        'City': ['Beijing', 'Shanghai', 'Beijing', 'Shanghai', 'Beijing', 'Shanghai']}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出：

      Name  Age      City
0    Alice   25   Beijing
1      Bob   30  Shanghai
2  Charlie   25   Beijing
3    David   20  Shanghai
4      Eva   25   Beijing
5    Frank   30  Shanghai

要选取所有年龄相同的行，可以按照年龄分组，然后使用 `duplicated()` 方法选取重复的行，如下所示：

age_duplicates = df[df.duplicated(['Age'], keep=False)]
print(age_duplicates)

输出：

      Name  Age      City
0    Alice   25   Beijing
2  Charlie   25   Beijing
4      Eva   25   Beijing
1      Bob   30  Shanghai
5    Frank   30  Shanghai

在上面的代码中，`df.duplicated(['Age'], keep=False)` 返回一个布尔类型的 Pandas Series，表示哪些行在指定列上有重复的值。`keep=False` 表示删除所有重复的行，只保留第一个出现的行。最后，我们可以使用选取重复行的方式从原始数据集中选取所有年龄相同的行。

pandas 提根据列的值取某几行

可以使用DataFrame的loc或iloc方法来根据列的值取某几行。例如，要根据列A的值为1或2来取行，可以使用以下代码：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4], 'B': [5, 6, 7, 8], 'C': [9, 10, 11, 12]})

# 使用loc方法根据列A的值为1或2来取行
df.loc[df['A'].isin([1, 2])]

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含列A的值为1或2的行。如果要根据列索引来取某几行，可以使用iloc方法。例如，要取第2到第4行，可以使用以下代码：

# 使用iloc方法根据行索引来取行
df.iloc[1:4]

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含第2到第4行的数据。