python pandas df 判断某个值存在于某列的值并返回所有行数据
时间: 2023-12-19 08:07:37 浏览: 252
要判断某个值是否存在于DataFrame(df)的某一列中,并返回所有包含该值的行数据,可以使用以下方法:
```python
value = '要判断的值'
result = df[df['列名'] == value]
```
这将返回一个新的DataFrame,其中包含列名为'列名'并且其值等于给定值的所有行数据。
如果您想要同时判断多个值是否在某一列中,并返回对应的行数据,可以使用`isin()`方法:
```python
values = ['值1', '值2', '值3']
result = df[df['列名'].isin(values)]
```
这将返回一个新的DataFrame,其中包含列名为'列名'并且其值在给定列表中的所有行数据。
请根据您的需求选择适合的方法。
相关问题
python pandas df 判断某个值存在于某列的值怎么写
要判断某个值是否存在于DataFrame(df)的某一列中,您可以使用以下方法之一:
1. 使用`isin()`方法:
```python
value = '要判断的值'
result = value in df['列名'].values
```
2. 使用`any()`方法结合条件判断:
```python
value = '要判断的值'
result = df['列名'].eq(value).any()
```
3. 使用`numpy`库中的`in1d()`函数:
```python
import numpy as np
value = '要判断的值'
result = np.in1d(value, df['列名'].values)
```
这些方法都能判断某个值是否存在于DataFrame列中。请根据您的需求选择其中一种方法来使用。
python 用pandas获取某行某列元素值
可以使用 Pandas 的 `.loc` 或 `.iloc` 方法来获取某行某列的元素值,具体方法如下:
1. 使用 `.loc` 方法,该方法使用行和列标签来选择元素。例如,要获取第 2 行第 3 列的元素值,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # 假设数据保存在 data.csv 文件中
value = df.loc[1, 'column_name']
print(value)
```
其中 `column_name` 是要获取的列的名称。
2. 使用 `.iloc` 方法,该方法使用行和列的位置来选择元素。例如,要获取第 2 行第 3 列的元素值,可以使用以下代码:
```python
import pandas as pd
df = pd.read_csv('data.csv') # 假设数据保存在 data.csv 文件中
value = df.iloc[1, 2]
print(value)
```
注意,`.iloc` 方法中的行和列位置都是从 0 开始计数的。