python dataframe读取一列的数据并返回数据的值

假设有一个DataFrame对象df，要读取其中的一列数据并返回它的值，可以使用以下代码：

column_data = df['column_name'].values

其中，'column_name'是要读取的列的名称。这将返回该列的所有值，可以根据需要进一步处理或分析。如果只想返回某一行的数据，可以使用以下代码：

row_data = df.loc[row_index, 'column_name']

其中，row_index是要读取的行的索引，'column_name'是要读取的列的名称。这将返回该行该列的值。

相关问题

python dataframe添加一列

在Python中，可以使用Pandas库中的DataFrame对象来添加一列。具体步骤如下：

1. 创建一个DataFrame对象，可以使用Pandas库中的read_csv()函数从CSV文件中读取数据，也可以手动创建一个DataFrame对象。

2. 使用DataFrame对象的assign()方法来添加一列。该方法接受一个字典作为参数，字典的键为新列的名称，值为新列的数据。

例如，假设我们有一个名为df的DataFrame对象，我们想要添加一个名为new_col的新列，其中每个元素的值都为1。可以使用以下代码：

df = df.assign(new_col=1)

这将在df中添加一个名为new_col的新列，其中每个元素的值都为1。

注意，assign()方法返回一个新的DataFrame对象，因此需要将其赋值给一个变量，或者使用inplace参数将其应用于原始DataFrame对象。

希望这可以帮助您添加新列到Pandas DataFrame对象中。

python dataframe 用一列模糊匹配另一列

可以使用 Pandas 库中的 str.contains() 方法来实现模糊匹配。具体步骤如下：

1. 读取数据到 Pandas 的 DataFrame 中。
2. 使用 str.contains() 方法来搜索需要匹配的列。
3. 将匹配结果添加为新列到 DataFrame 中。

以下是示例代码：

import pandas as pd

# 读取数据到 DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

# 使用 str.contains() 方法进行模糊匹配
df['匹配结果'] = df['需要匹配的列'].str.contains('匹配的字符串')

# 打印 DataFrame
print(df)

在上面的代码中，'data.csv' 是需要读取的数据文件的路径，'需要匹配的列' 是需要进行模糊匹配的列名，'匹配的字符串' 是用来进行模糊匹配的字符串。将匹配结果添加到 DataFrame 中的新列名为'匹配结果'。