dataframe如果month列取值为3，则将PM2.5列所有取值依次放入一个空的array的第一列中，将PM210列所有取值依次放入同一个空的array的第二列中

如果你想把DataFrame中当`month`等于3时，`PM2.5`列和`PM2.10`列的所有值分别放入两个数组中，可以按照以下步骤操作：

首先，找到`month`为3的行，并提取`PM2.5`和`PM2.10`列的值：

mask = df['month'] == 3
df_3 = df[mask]

pm25_values = df_3['PM2.5'].values.tolist()
pm210_values = df_3['PM2.10'].values.tolist()

这里我们先创建了一个布尔索引`mask`来选择`month`为3的行，然后利用`.values`将数据转换为列表形式，`tolist()`是为了得到Python的list而非numpy数组。

接着，你会得到两个列表，分别是`pm25_values`（对应于`PM2.5`列）和`pm210_values`（对应于`PM2.10`列）。

为了将这两个列表存储在同一二维数组中，你可以这样做：

result_array = [[value] for value in pm25_values] + [[value] for value in pm210_values]

`+`运算符连接了两个列表，每个元素都是一个列表，形成了一个二维数组。

现在，`result_array`应该是一个包含两列的二维数组，第一列是`PM2.5`列的值，第二列是`PM2.10`列的值，它们都来自于`month`为3的行。

相关问题

dataframe如果month列取值为3，则将PM2.5列所有取值依次放入一个空的array的第一行中，将PM210列所有取值依次放入同一个空的array的第二行中

在Pandas DataFrame中，如果你想要根据`month`列的特定值（在这个例子中是3）将对应的`PM2.5`和`PM2.10`列的值分别放入两个新的数组，你可以按照以下步骤操作：

1. 首先，筛选出`month`列等于3的行，可以使用`loc`或`query`函数：

   df_3 = df[df['month'] == 3]

2. 然后，创建两个空列表（在Python中，数组通常是列表）来存储`PM2.5`和`PM2.10`列的值：

   pm25_list = []
   pm210_list = []

3. 对于`df_3`中的每一行，将`PM2.5`和`PM2.10`的值添加到相应的列表中：

   for index, row in df_3.iterrows():
       pm25_list.append(row['PM2.5'])
       pm210_list.append(row['PM2.10'])

4. 最后，`pm25_list`和`pm210_list`就分别包含了对应月份的数据。

如果你想将这两个列表保存在一个二维数组（类似numpy的array），你可以这样做：

import numpy as np

result_array = np.array([pm25_list, pm210_list])

现在`result_array`就是一个二维数组，第一行包含`PM2.5`的值，第二行包含`PM2.10`的值。

怎么将dataframe中year列取值为2013的所有行在A和B列的数据提取出来

在Pandas DataFrame中，如果你想从year列值为2013的所有行中提取A列和B列的数据，你可以使用`.loc`、`.iloc`或者布尔索引来实现。这里给出几种方法：

1. 使用布尔索引：

df_2013 = df[df['year'] == 2013]  # 筛选出2013年的数据
data_2013 = df_2013[['A', 'B']]  # 提取'A'和'B'两列

2. 使用`.loc`方法：

data_2013 = df.loc[df['year'] == 2013, ['A', 'B']]

这里`['A', 'B']`表示选择A和B这两列。

3. 使用`.iloc`方法（适用于整数索引）：

data_2013 = df.iloc[df.index[df['year'] == 2013], [df.columns.get_loc('A'), df.columns.get_loc('B')]]

注意这里的`get_loc`函数是为了找到'A'和'B'列的实际整数位置。

以上代码都会返回一个新的DataFrame，其中包含所有2013年对应的A和B列数据。