pandas遍历第三列键的值，且要符合第6列键值等于“借”

可以使用 Pandas 的 loc 方法和条件判断实现该功能。

假设 DataFrame 的变量名为 df，可以使用如下代码：

for index, row in df.iterrows():
    if row[5] == '借':
        print(row[2])

其中，iterrows() 方法可以遍历 DataFrame 的每一行，row[5] 表示第 6 列的值，row[2] 表示第 3 列的值。如果第 6 列的值等于“借”，则输出第 3 列的值。

相关问题

import pandas as pd # 读取Excel文件中的所有工作表 excel_file = pd.ExcelFile('总表.xls') sheets = excel_file.sheet_names # 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据 merged_data = pd.DataFrame() # 循环遍历所有工作表，将数据合并到一个DataFrame中 for sheet_name in sheets: data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name) merged_data = merged_data.append(data) # 将合并后的数据保存到新的Excel文件或工作表 merged_data.to_excel('合并.xls', index=False)如何实现按第一列题号合并？

你可以按照以下步骤来实现按第一列题号合并的操作：

1. 在循环遍历工作表之前，先创建一个空的字典，用于存储每个题号对应的数据。
2. 在循环遍历每个工作表的数据时，使用`data.iterrows()`遍历每一行数据。
3. 对于每一行数据，检查第一列的题号是否已经存在于字典中。
- 如果存在，则将当前行的数据追加到对应题号的数据列表中。
- 如果不存在，则在字典中创建一个新的键值对，键为题号，值为一个包含当前行数据的列表。
4. 循环结束后，创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据。
5. 遍历字典中的键值对，将每个题号对应的数据列表转换为DataFrame，并将其追加到合并后的DataFrame中。
6. 最后，将合并后的数据保存到新的Excel文件或工作表。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 读取Excel文件中的所有工作表
excel_file = pd.ExcelFile('总表.xls')
sheets = excel_file.sheet_names

# 创建一个空字典来存储题号对应的数据
merged_data_dict = {}

# 循环遍历所有工作表，将数据按题号合并到字典中
for sheet_name in sheets:
    data = pd.read_excel(excel_file, sheet_name)
    for index, row in data.iterrows():
        question_number = row[0]  # 假设题号在第一列
        if question_number in merged_data_dict:
            merged_data_dict[question_number].append(row)
        else:
            merged_data_dict[question_number] = [row]

# 创建一个空的DataFrame来存储合并后的数据
merged_data = pd.DataFrame()

# 遍历字典中的键值对，将题号对应的数据追加到合并后的DataFrame中
for question_number, data_list in merged_data_dict.items():
    merged_data = merged_data.append(data_list)

# 将合并后的数据保存到新的Excel文件或工作表
merged_data.to_excel('合并.xls', index=False)

请注意，这只是一个示例代码，具体实现可能需要根据你的实际数据结构和需求进行调整。

python取出列表中符合条件的元素

### 使用Python筛选列表中符合条件的元素

对于从列表中筛选特定条件下的元素，可以采用多种方式实现。当处理的是简单的一维列表时，可以直接利用列表推导式来完成这一任务。例如：

numbers = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10]
even_numbers = [num for num in numbers if num % 2 == 0]
print(even_numbers)  # 输出偶数：[2, 4, 6, 8, 10]

如果涉及到更复杂的数据结构，比如嵌套列表，则可能需要先将其转换成适合操作的形式再进行筛选[^1]。

针对字典类型的对象，可以通过`dict.items()`方法遍历键值对，并结合条件表达式构建新的字典。下面的例子展示了如何筛选出成绩超过90分的学生记录：

from random import randint

d = {x: randint(60, 100) for x in range(1, 20)}
high_scores = {k: v for k, v in d.items() if v > 90}
print(high_scores)

上述代码片段创建了一个随机生成的成绩表，并从中挑选出了得分大于90的所有条目[^2]。

另外，在面对多层嵌套或者更加复杂的逻辑判断场景下，还可以考虑使用第三方库如Pandas来进行数据清洗和预处理工作；而对于数值计算密集型的任务来说，NumPy也是一个不错的选择，它提供了高效的数组运算功能以及丰富的索引机制支持高效的数据访问模式。