dataframe选出含有某列中某个元素的行

可以使用 pandas 中的 DataFrame 的函数 loc() 或 iloc() 来实现。以 loc() 为例，假设 DataFrame 名称为 df，某列名称为 col_name，要选出某个元素为 elem_value 的行，代码如下：

df.loc[df[col_name] == elem_value]

其中，df[col_name] 用于指定根据哪一列来筛选行，== 号用于判断该列的元素是否等于 elem_value，最终返回一个 DataFrame，其中包含所有符合条件的行。

相关问题

dataframe取某列值为某个list中元素的行

要从DataFrame中选择某列值为特定列表中元素的行，你可以使用布尔索引。下面是一个示例：

假设你有一个名为`df`的DataFrame，其中有一列名为`column_name`。你想选择`column_name`列的值等于某个列表`values_list`中元素的行。

你可以使用以下代码实现：

import pandas as pd

# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({'column_name': [1, 2, 3, 4, 5], 'other_column': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']})

# 定义要匹配的列表
values_list = [2, 4]

# 使用布尔索引选择匹配的行
selected_rows = df[df['column_name'].isin(values_list)]

print(selected_rows)

在上述示例中，`isin()` 方法用于检查`column_name`列的值是否在 `values_list` 列表中。然后，我们使用布尔索引 `df[condition]` 选择满足条件的行。

输出将是包含匹配行的新DataFrame。

请注意，上述示例假设`column_name`列的数据类型是可比较的（如整数、字符串等）。如果数据类型不可比较，你可能需要进行适当的类型转换或调整条件以匹配正确的行。

如何选取dataframe中的某行某列元素

你可以使用`.loc`或`.iloc`方法来选取dataframe中的某行某列元素。

使用`.loc`方法时，首先需要指定行的标签，在指定列的标签即可选取该行列的元素。例如：

dataframe.loc[2, 'column_name']

使用`.iloc`方法时，则需要指定行列的索引号，例如：

dataframe.iloc[1, 3]

其中，`1`代表第二行，`3`代表第四列。需要注意的是，`.iloc`方法只接受整数作为索引号。