dataframe查找特定几个数据

要查找DataFrame中特定的几个数据，可以使用以下方法：

1. 使用loc方法，通过行和列的标签进行定位，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.loc[[0, 2], ['A', 'C']])

输出：

   A  C
0  1  7
2  3  9

2. 使用iloc方法，通过行和列的位置进行定位，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.iloc[[0, 2], [0, 2]])

输出：

   A  C
0  1  7
2  3  9

3. 使用query方法，通过条件查询进行定位，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})
print(df.query('A==2 or C==9'))

输出：

   A  B  C
1  2  5  8
2  3  6  9

相关问题

dataframe寻找某数据的索31

要在dataframe中寻找某数据的索引，有几种方法可以使用。

一种方法是使用.loc方法。这个方法可以通过行和列的标签来访问特定的单元格。例如，如果我们想要查找一个名为"John"的人的索引，可以使用以下代码：

index = df.loc[df['Name'] == 'John'].index[0]

这个代码会返回df中第一个名字为"John"的人的索引。

另一种方法是使用.iloc方法。这个方法可以通过行和列的数字索引来访问特定的单元格。例如，如果我们想要查找第三行第二列的单元格的索引，可以使用以下代码：

index = df.iloc[2, 1]

这个代码会返回df中第三行第二列单元格的索引。

如果我们想要查找多个符合条件的数据的索引，可以使用类似的代码，只需要遍历所有符合条件的数据并将它们的索引存储在一个列表中即可。例如：

indexes = [df.loc[df['Name'] == 'John'].index[0], df.loc[df['Name'] == 'Mary'].index[0], df.loc[df['Name'] == 'Joe'].index[0]]

这个代码会返回df中名字为"John"、"Mary"和"Joe"的人的索引。

怎么判断dataframe数据为空

在Python的pandas库中，判断DataFrame数据是否为空有几种方法：

1. **检查行数和列数**：
可以使用`shape`属性查看DataFrame的行数（rows）和列数（columns），如果两者都为0，则表示为空：

   if df.shape[0] == 0 and df.shape[1] == 0:
       print("DataFrame为空")

2. **直接检查isnull()和sum()**：
这个方法利用`isnull()`返回布尔型的DataFrame，其中True表示对应位置有空值，然后计算非空值的数量，如果全为空则返回False：

   if df.isnull().sum().sum() == df.size:  # df.size表示总元素数量
       print("DataFrame为空")

3. **检查特定列是否为空**：
对于单个或多个列，可以单独检查它们的空值数量：

   empty_cols = [col for col in df.columns if df[col].isnull().sum() == df.shape[0]]
   if len(empty_cols) == df.shape[1]:
       print("所有列均为空")

4. **使用not.any()或not.all()**：
分别检查是否有任何一个元素不是None，或者所有元素都是None：

   if not df.any().any():  # 检查是否有非空值
       print("DataFrame为空")
   elif df.all().all():  # 检查所有元素是否都是None
       print("DataFrame为空")

5. **检查特定条件下的空值**：
如果你想查找满足特定条件（如所有值都为NaN或某种特定值）的行或列，可以使用布尔索引来筛选：

   empty_rows = df[df.eq(np.nan).all(axis=1)]  # 找到所有全为NaN的行

以上就是判断DataFrame是否为空的不同方法。