pandas 按某列筛选数据,获得筛选出数据的行号
时间: 2023-04-01 19:03:56 浏览: 67
您好,您可以使用 pandas 的 loc 方法来按某列筛选数据,并获得筛选出数据的行号。例如,假设您要按列名为 "column_name" 的列筛选数据,可以使用以下代码:
df.loc[df['column_name'] == '筛选条件']
其中,"df" 是您的数据框,"column_name" 是您要筛选的列名,"筛选条件" 是您要筛选的条件。如果您想获得筛选出数据的行号,可以在 loc 方法后面加上 ".index",例如:
df.loc[df['column_name'] == '筛选条件'].index
这样就可以获得筛选出数据的行号了。希望能帮到您。
相关问题
pandas 筛选数据
在 Pandas 中,筛选数据有多种方法,以下是其中几种:
1. loc 方法:使用 loc 方法可以通过行标签和列标签筛选数据。例如,假设有一个 DataFrame df,其中包含列名为 'name' 和 'age',可以使用以下代码筛选出 'age' 大于 30 的行数据:
```
df.loc[df['age'] > 30, :]
```
2. iloc 方法:使用 iloc 方法可以通过行号和列号筛选数据。例如,以下代码筛选出前 5 行,第 2 列的数据:
```
df.iloc[:5, 1]
```
3. query 方法:使用 query 方法可以使用类似 SQL 的语法,对 DataFrame 进行筛选。例如,以下代码筛选出 'age' 大于 30 并且 'name' 不是 'John' 的行数据:
```
df.query('age > 30 and name != "John"')
```
4. boolean indexing:使用 boolean indexing 可以通过一个布尔数组筛选数据。例如,以下代码筛选出 'age' 大于 30 的行数据:
```
df[df['age'] > 30]
```
这些方法都可以根据不同的需求进行筛选数据,具体应该根据具体情况选择使用哪种方法。
python如何筛选出csv文件中的某几行数据
要筛选出CSV文件中的某几行数据,可以使用Python中的pandas库。具体步骤如下:
1. 导入pandas库,读取原始CSV文件并创建一个DataFrame对象:
```
import pandas as pd
df = pd.read_csv('input.csv')
```
2. 对DataFrame对象进行筛选操作,例如,只保留其中某几行数据:
```
df_new = df.loc[[0, 2, 4]]
```
这里的[0, 2, 4]是要保留的行号,如果要保留某个范围内的行,可以使用切片操作,例如:
```
df_new = df.loc[1:3]
```
这里的1:3表示保留第1行到第3行的数据,包括第1行和第3行。
3. 将筛选后的数据保存到另一个CSV文件中:
```
df_new.to_csv('output.csv', index=False)
```
这样,就可以将原始CSV文件中的指定行数据筛选出来并保存到另一个CSV文件中了。