dataframe筛选不是某个列名称的列

如果你想要对 DataFrame 进行筛选，但是不是基于某个列名称的列，你可以使用 loc 或 iloc。这两个方法可以通过行和列的标签或位置进行数据选择。

例如，假设你有以下 DataFrame：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]}
df = pd.DataFrame(data)

现在我们想要筛选第 1 行和第 3 行，可以使用 iloc 方法：

df_filtered = df.iloc[[0, 2]]

也可以使用 loc 方法，使用行的标签：

df_filtered = df.loc[[0, 2]]

如果你想要选择所有行，但是不想要某些列，可以使用 loc 或 iloc 的切片操作：

df_filtered = df.loc[:, ['A', 'C']]

或者：

df_filtered = df.iloc[:, [0, 2]]

这将选择所有行，但只包含 A 和 C 列。

相关问题

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。

根据dataframe某一列的值来选择具体的某一行方法

要根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行，可以使用DataFrame提供的查询（query）方法来实现。

首先，要选择某个特定列的值，可以使用DataFrame的方括号操作符，例如df['column_name']，其中"column_name"是要选择的列的名称。

接下来，使用查询方法query(查询条件)来筛选符合条件的行。查询条件可以使用比较运算符（如==，>，<，>=，<=，!=）和逻辑运算符（如and，or，not）进行组合。

例如，假设我们有一个DataFrame df，其中有一个名为'column_name'的列，我们要选择该列中值为'value'的行，可以使用以下代码：

df_selected = df.query('column_name == "value"')

上述代码中，使用query方法，查询条件为'column_name == "value"'，即选择列'column_name'中值为'value'的行，并将结果存储在df_selected变量中。

使用该方法可以更加灵活地根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行，可以根据具体需求来设置不同的查询条件。需要注意的是，使用query方法时，查询条件中的字符串需要使用引号括起来。