dataframe提取第二行的值为‘eaa’，第三行的值为‘wer’的列

假设你有一个名为df的DataFrame，可以使用以下代码来提取第二行的值为‘eaa’，第三行的值为‘wer’的列：

df.loc[[1,2], df.isin(['eaa', 'wer']).any()]

其中，`df.isin(['eaa', 'wer']).any()`会返回一个Boolean Series，表示哪些列中包含了‘eaa’或‘wer’。然后，`df.loc[[1,2], ...]`会用这个Boolean Series来提取第二行和第三行中列值为True的列。

相关问题

dataframe 提取第一列的值

在数据分析中，DataFrame是一个非常常用的数据结构，它可以看作是由Series组成的字典。提取DataFrame的第一列可以使用列名或者列索引，方法如下：

1.使用列名提取：

df['列名']

2.使用列索引提取：

df.iloc[:,0]

其中，`.iloc[:,0]`中的冒号代表选取所有行，逗号后面的0代表选取第0列。

dataframe选取第1行的值为fxmax并且第二行的值为’前缘‘的列

假设你有一个名为 `df` 的 DataFrame，可以使用以下代码来选取第1行的值为 `fxmax` 并且第2行的值为 `前缘` 的列：

df.loc[1, df.loc[0] == 'fxmax'][df.loc[2] == '前缘']

假设第一行的 `fxmax` 所在的列为 `col1`，第二行的 `前缘` 所在的列为 `col2`，则上述代码可以简化为：

df.loc[2, df.loc[0] == 'fxmax'][col2]

其中，`loc` 方法用于基于行和列标签进行索引，`df.loc[1, df.loc[0] == 'fxmax']` 表示选取第1行中值为 `fxmax` 的列，`[df.loc[2] == '前缘']` 表示根据第2行的值为 `前缘` 进行列的筛选。最后得到的是一个 Series，包含了符合条件的列。