df.loc[df['column_name'] == key_word, col_name]提取它的字符串值

在这个代码里，df是一个pandas DataFrame对象，'column_name'是DataFrame中的一列，key_word是你想要匹配的字符串值，col_name是你想要提取的字符串值所在的列名。

这个代码的作用是从DataFrame中选择'column_name'列中值等于key_word的行，并且返回这些行中col_name列的值。如果col_name是一个字符串类型的列，那么返回的就是这些字符串值。

相关问题

df.loc[df['column_name'] == key_word, col_name]如何取它的整形值

如果你想要将 DataFrame 中某个特定列（例如 `col_name`）中符合特定条件（例如 `'column_name' == key_word`）的行的值转换为整数，可以使用 `astype()` 方法。例如：

df.loc[df['column_name'] == key_word, col_name] = df.loc[df['column_name'] == key_word, col_name].astype(int)

这将把 `col_name` 列中符合 `'column_name' == key_word` 条件的行的值转换为整数。注意，在使用 `astype()` 方法时，如果该列中存在非数字字符串或缺失值，将会抛出异常。

train_df = X_train.loc[X_train.level_group == grp] train_users = train_df.index.values valid_df = X_test.loc[X_test.loc[X_test.level_group == grp]] valid_users = valid_df.index.values train_labels = labels.loc[labels.q==q_no].set_index('session').loc[train_users] valid_labels = labels.loc[labels.q == q_no].set_index('session').loc[valid_users]

这段代码的功能是根据某个组别（level_group）把训练数据（X_train）和测试数据（X_test）分别筛选出对应的数据，并用这些数据的索引（index）生成相应的训练用户（train_users）和测试用户（valid_users）列表。然后，根据题目编号（q_no）从标签数据（labels）中筛选出相应的标签，再根据训练用户和测试用户列表，从标签数据中分别选出相应的训练标签（train_labels）和测试标签（valid_labels）。