python pandas 指定列匹配数据获取到整行数据

可以使用 Pandas 的 loc 方法来指定列匹配数据并获取整行数据。例如，如果你的 DataFrame 叫做 df，需要匹配的列名为 "column_name"，需要匹配的值为 "match_value"，那么可以这样操作：

matched_rows = df.loc[df['column_name'] == 'match_value']

这会返回一个 DataFrame，其中包含与指定列名匹配的所有行数据。如果你需要同时匹配多个列名和值，可以使用 & 运算符来组合多个条件，例如：

matched_rows = df.loc[(df['column_name_1'] == 'match_value_1') & (df['column_name_2'] == 'match_value_2')]

这会返回一个 DataFrame，其中包含同时满足两个条件的所有行数据。

相关问题

python pandas 获取指定人的某列数据

要获取指定人的某列数据，你可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 数据结构。假设你有一个名为 `data` 的 DataFrame，其中包含了人员信息和相关数据列。你可以使用以下代码来获取指定人的某列数据：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({
    '姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
    '年龄': [25, 30, 35, 40],
    '成绩': [80, 90, 85, 95]
})

# 获取指定人的某列数据
person = '张三'
column = '成绩'
person_data = data[data['姓名'] == person][column]

print(person_data)

在这个例子中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和成绩的 DataFrame。然后，我们通过筛选条件 `data['姓名'] == person` 来获取指定人的数据行，然后再选择指定列 `column` 的数据。最后，我们打印出了该人员在指定列的数据。

注意，这里假设 `person` 和 `column` 是提前定义好的变量，你可以根据实际情况进行修改。另外，这里使用了布尔索引来筛选数据，你也可以使用其他方法来实现相同的目的。

python pandas 获取某列某人的数据

要获取某列某人的数据，你可以使用 Pandas 中的条件筛选和索引操作。假设你有一个名为 `data` 的 Pandas DataFrame，并且想要获取名为 `person` 的列中的数据，可以按以下方式操作：

# 导入 pandas 库
import pandas as pd

# 创建示例数据
data = pd.DataFrame({
    'person': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
    'age': [25, 30, 35],
    'city': ['New York', 'London', 'Tokyo']
})

# 使用条件筛选获取某列某人的数据
person_data = data[data['person'] == 'Bob']['age']

# 打印结果
print(person_data)

在上述示例中，我们使用条件筛选 `data['person'] == 'Bob'` 来获取名为 `person` 的列中值为 `'Bob'` 的数据行，然后通过 `['age']` 获取对应的 `'age'` 列的数据。