pandas 获取指定列值对应的行号

在pandas中，可以使用`index`方法来获取指定列值对应的行号。

假设我们有一个DataFrame数据集，其中有两列'A'和'B'。我们想要获取'A'列中值为'hello'的行的行号。可以按照以下步骤进行操作：

首先，我们可以使用`df.loc[df['A'] == 'hello']`来过滤出'A'列中值为'hello'的行。这会返回一个新的DataFrame对象，其中包含只有'A'列满足条件的行。

接下来，我们可以使用`.index`方法来获取这些行的行号。例如，`df.loc[df['A'] == 'hello'].index`会返回包含所有满足条件的行号的索引对象。

下面是一个完整的例子：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': ['hello', 'world', 'hello', 'world'],
        'B': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取'A'列中值为'hello'的行的行号
row_indices = df.loc[df['A'] == 'hello'].index

# 打印结果
print(row_indices)

运行以上代码，我们会得到输出结果：

Int64Index([0, 2], dtype='int64')

这意味着在'A'列中，值为'hello'的行的行号分别是0和2。注意，行号是从0开始计算的。

相关问题

pandas获取指定列

要获取 Pandas 数据框中的特定列，可以使用方括号并在其中指定列名。例如，如果你有一个名为 `df` 的数据框，并且你想要获取名为 `column_name` 的列，可以使用以下代码：

df['column_name']

如果你想要获取多个列，可以将列名作为列表传递给方括号。例如，如果你想要获取名为 `column_name_1` 和 `column_name_2` 的两列，可以使用以下代码：

df[['column_name_1', 'column_name_2']]

在这两种情况下，你将得到一个 Pandas 系列或数据框，包含你所请求的列。

python pandas获取某列唯一值

要获取某列的唯一值，你可以使用 Pandas 中的 `unique()` 方法。这个方法会返回该列中的唯一值数组。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Alice', 'Bob'],
        'Age': [25, 30, 35, 25, 30]}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取某列的唯一值
unique_values = df['Name'].unique()

print(unique_values)

输出结果为：

['Alice' 'Bob' 'Charlie']

在上面的示例中，我们使用 `unique()` 方法获取 `Name` 列的唯一值，并将结果存储在 `unique_values` 变量中。然后，我们打印了这个数组。你可以将上述代码中的 `df['Name']` 替换为你所需列的名称来获取该列的唯一值。