dataframe 取条件数据

可以使用 Pandas 中的 loc 或者 iloc 方法来取条件数据。例如，假设有一个名为 df 的 dataframe，要取出其中某一列大于 10 的行，可以使用以下代码：

df.loc[df['列名'] > 10]

或者

df.iloc[(df['列名'] > 10).values]

其中，列名是要取出的列的名称。loc 方法使用列名来进行筛选，而 iloc 方法使用行索引来进行筛选。

相关问题

dataframe取数

### 如何在pandas DataFrame中选取数据

#### 使用`loc`方法按标签选取数据
为了按照行标签来获取指定行的数据，可以使用`loc`属性。此方式允许通过行名或列名列明的方式精确访问DataFrame中的元素[^2]。

import pandas as pd

# 创建一个简单的DataFrame用于示范
df = pd.DataFrame({
    "姓名": ['甲', '乙', '丙'],
    "年龄": [12, 23, 34],
    "性别": ['男', '男', '女']
}, index=['one', 'two', 'three'])

print("原始数据:")
print(df)

# 按照行标签'two'和列标签'姓名'来查找具体单元格的内容
specific_cell = df.loc['two', '姓名']

print(f"\n找到的特定单元格内容为: {specific_cell}")

#### 使用`iloc`基于位置进行索引
当需要依据数值型的位置而非标签来进行定位时，则应该采用`iloc`属性。这种方式适用于那些不熟悉或者不方便记忆确切行/列名称的情况[^4]。

# 获取第二行第三列的数据项 (注意：Python索引起始于0)
cell_by_position = df.iloc[1, 2]

print(f"\n根据位置得到的结果是: {cell_by_position}")

# 提取出整个某一行的所有字段
row_data = df.iloc[1]

print("\n整行的数据如下所示:")
print(row_data)

#### 条件筛选与多条件组合查询
如果想要基于某些逻辑表达式的真假值来过滤出符合条件的记录，那么可以通过传递布尔向量给`.loc[]`完成操作；而对于更复杂的场景比如涉及多个条件的情形，可利用括号分隔各个判断语句并借助逻辑运算符连接起来[^5]。

# 单一条件下的选择——只保留男性成员的信息
male_members = df[df["性别"] == "男"]

print("\n仅限于男性的列表:")
print(male_members)

# 复杂条件下（即满足两个及以上标准）的选择——找出既不是第一个也不是最后一个且年龄大于等于20岁的个体
complex_selection = df[(df.index != 'one') & (df.index != 'three') & (df["年龄"] >= 20)]

print("\n复合条件匹配后的结果集:")
print(complex_selection)

pythondataframe条件取数

### 如何在 Python Pandas DataFrame 中根据条件选取数据

为了实现多条件的数据筛选，建议将各个条件用括号包裹以确保逻辑运算符的优先级正确[^1]。

对于给定的例子，目标是从 `df` 数据框中选出满足如下三个条件的所有行：

- 年龄大于5 (`age > 5`)
- 体重不为空 (`weight` 列不是 `NaN`)
- 单身状态为否 (`is_single_dog == 'no'`)

下面展示了如何构建这样的查询语句并执行它来获得所需的结果集：

import pandas as pd
import numpy as np

# 假设这是原始数据帧 df 的定义方式
data = {
    'name': ['NAME{}'.format(i) for i in range(10)],
    'age': [i % 10 for i in range(1, 11)],  # 创建一些年龄数据
    'weight': [np.nan if i%3==0 else i*10+8 for i in range(10)],  # 插入部分缺失值
    'is_single_dog': ['yes', 'no']*5  # 设置单身状况字段
}
df = pd.DataFrame(data)

# 构建复合条件的选择器，并应用到 df 上面
df_line_condition_more = df[
    (df['age'] > 5) &
    (df['weight'].notnull()) &  # 使用 .notnull() 方法代替 is not None 更加推荐
    (df['is_single_dog'] == 'no')
]

print(df_line_condition_more)

这段代码会打印出符合条件的所有记录。注意这里使用了 `.notnull()` 函数而不是直接比较是否等于 `None` 或者 `NaN`，因为这可以更可靠地区分有效数值和缺失值。

此外，如果想要基于字符串匹配来进行过滤操作，比如查找名字中含有特定字符（如 "张"）的人，则可以通过 `apply()` 结合 `lambda` 表达式完成这一任务[^2]。