pandas找到表中名字为Id的下一行数据
时间: 2024-03-27 13:35:11 浏览: 15
假设你的表名为`df`,可以使用`loc`方法和布尔索引来找到表中名字为`Id`的下一行数据,代码如下:
```python
next_row = df.loc[df['Name'] == 'Id'].iloc[0] + 1
```
其中,`df['Name'] == 'Id'`会返回一个布尔索引,表示哪些行的`Name`列的值为`Id`,接着使用`loc`方法选取这些行。然后通过`iloc[0]`选取第一行,并加上1,即可得到名字为`Id`的下一行数据。
相关问题
pandas 找到名字为Id的单元格
假设你的表名为`df`,可以使用`loc`方法和布尔索引来找到名字为`Id`的单元格,代码如下:
```python
cell_Id = df.loc[df['Name'] == 'Id', 'Id'].iloc[0]
```
其中,`df['Name'] == 'Id'`会返回一个布尔索引,表示哪些行的`Name`列的值为`Id`,接着使用`loc`方法选取这些行。然后再选取`Id`这一列的数据,使用`.iloc[0]`选取第一行数据,即可得到名字为`Id`的单元格。
pandas 用a表的数据 筛选b表的一列
可以用 Pandas 中的 merge() 函数来实现。
假设 a 表的数据如下:
```
id name age
0 1 Tom 20
1 2 John 22
2 3 Alex 21
```
b 表的数据如下:
```
id gender
0 1 male
1 2 female
2 3 male
```
我们要筛选 b 表的 gender 列,其中 id 列与 a 表的 id 列对应。可以使用如下代码实现:
```
import pandas as pd
a = pd.DataFrame({
'id': [1, 2, 3],
'name': ['Tom', 'John', 'Alex'],
'age': [20, 22, 21]
})
b = pd.DataFrame({
'id': [1, 2, 3],
'gender': ['male', 'female', 'male']
})
result = pd.merge(a, b[['id', 'gender']], on='id', how='left')
print(result)
```
输出结果为:
```
id name age gender
0 1 Tom 20 male
1 2 John 22 female
2 3 Alex 21 male
```
其中 on 参数指定连接的键,how 参数指定连接方式,left 表示以 a 表为基准,保留 a 表的所有行。b[['id', 'gender']] 表示选取 b 表的 id 和 gender 两列。最后将结果保存在 result 变量中。