pandas的df表提取出a列,b列,c列的值一样的行
时间: 2024-05-14 13:13:12 浏览: 8
您可以使用 Pandas 的 loc 或者 iloc 函数来实现提取出 df 表中 a 列、b 列、c 列值一样的行,示例代码如下:
```python
# 假设 df 表有 a, b, c, d, e 五列
df.loc[(df['a'] == df['b']) & (df['b'] == df['c']), ['a', 'b', 'c']]
```
这样会提取出 a 列、b 列、c 列值一样的行,并且只显示 a 列、 b 列、c 列。如果您需要同时显示其他列,直接在列表中添加即可。
相关问题
pandas提取某列满足多个值的行
要在Pandas中提取满足多个值的行,您可以使用逻辑运算符 `&`(代表"与")和 `isin()` 方法。下面是一个示例代码:
```python
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': ['x', 'y', 'z', 'x', 'y'],
'C': [10, 20, 30, 40, 50]}
df = pd.DataFrame(data)
# 提取满足多个值的行
values = ['x', 'y']
filtered_df = df[df['B'].isin(values)]
# 打印结果
print(filtered_df)
```
在上述示例中,我们创建了一个名为 `df` 的DataFrame,其中包含三列(A、B、C)。使用 `isin()` 方法,我们检查了'B'列中的值是否包含在 `values` 列表中,然后通过逻辑运算符 `&` 将多个条件合并。最后,我们将结果存储在 `filtered_df` 中并打印出来。
希望这可以帮助到您!如果您有任何其他问题,请随时提问。
pandas提取指定列中有数值的数据生成新表
假设我们有一个DataFrame,其中包含多列数据,我们想要从中提取某些列中有数值的行,生成一个新的DataFrame。
首先,我们可以使用`.isnull()`方法判断每个元素是否为空值,然后使用`.any(axis=1)`方法判断每行中是否有至少一个元素非空。最后,使用布尔索引来筛选出符合条件的行,并将结果赋值给一个新的DataFrame。
示例代码如下:
``` python
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
df = pd.DataFrame({
'A': [1, 2, None, 4],
'B': [None, 'foo', 'bar', 'baz'],
'C': [5.0, 6.0, None, 8.0]
})
# 提取A列和C列中有数值的行,生成新的DataFrame
new_df = df.loc[df[['A', 'C']].notnull().any(axis=1)]
print(new_df)
```
输出结果为:
```
A B C
0 1.0 NaN 5.0
1 2.0 foo 6.0
3 4.0 baz 8.0
```
其中,第2行中的'B'列为空值,因此该行被排除在新的DataFrame之外。