python中dataframe已知某一值所在的行
时间: 2024-05-09 19:21:49 浏览: 15
可以使用 pandas 库中的 loc 方法来查找某一特定值所在的行,以及其他相关行和列的数据。
例如,假设你有一个名为 df 的 DataFrame,其中包含以下数据:
| | name | age | city |
|---|-------|-----|---------|
| 0 | John | 25 | Toronto |
| 1 | Alice | 27 | Seattle |
| 2 | Bob | 30 | Berlin |
| 3 | Mary | 22 | Sydney |
你可以使用以下代码查找年龄等于 30 的行:
```python
result = df.loc[df['age'] == 30]
```
这将返回一个新的 DataFrame,其中包含包含年龄等于 30 的行。
如果你想要查找包含 30 的那个单元格所在的行,你可以使用以下代码:
```python
result = df.loc[df.isin([30]).any(axis=1)]
```
这将返回一个新的 DataFrame,其中包含包含值为 30 的行。请注意,这将返回所有包含 30 的单元格所在的行,而不仅仅是特定列中的行。如果你只想搜索特定的列,请指定列名,例如:
```python
result = df.loc[df['age'].isin([30])]
```
这将返回一个新的 DataFrame,其中包含包含年龄为 30 的行。
相关问题
已知某一个值,获取dataframe其他值
要获取dataframe中其他值,可以使用以下方法:
1. 使用iloc或loc方法,根据行列的位置获取值:
```python
# 获取第1行,第2列的值
df.iloc[0,1]
# 获取索引为A,列名为B的值
df.loc['A', 'B']
```
2. 使用条件过滤获取符合条件的行或列:
```python
# 获取列名为C的所有值
df['C']
# 获取满足条件的所有行
df[df['A'] > 1]
```
3. 使用apply方法对每个元素进行操作:
```python
# 对每个元素进行平方操作
df.apply(lambda x: x**2)
```
4. 使用iterrows方法遍历每行,获取每个元素的值:
```python
# 遍历每行,获取每列的值
for index, row in df.iterrows():
print(row['A'], row['B'], row['C'])
```
Dataframe中已知某个值求这个值所对应行的某一列的值
可以使用 Pandas 的 loc 函数来实现。假设要查找 Dataframe 中 "column1" 列中值为 "value1" 的行所对应的 "column2" 列的值,代码如下:
```python
df.loc[df['column1'] == 'value1', 'column2']
```
其中,`df` 是 Dataframe,`'column1'` 和 `'column2'` 分别是要查找的列名,`'value1'` 是要查找的值。执行上述代码后,将返回满足条件的 "column2" 列的值。