pandas 按某列筛选数据，获得筛选出数据的行号

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。

如何对Pandas中的DataFrame进行数据筛选？

Pandas中的DataFrame是一个二维标签数据结构，你可以使用多种方法进行数据筛选。以下是几种常见的筛选方法：

1. 使用`loc`和`iloc`：
- `loc`用于基于标签的索引，它可以根据行标签和列标签来进行数据筛选。

     df.loc[row_indexer, column_indexer]  # 行标签和列标签

- `iloc`用于基于整数的索引，它通过行号和列号来选择数据。

     df.iloc[row_indexer, column_indexer]  # 行号和列号

2. 使用布尔索引：
- 布尔索引是一种非常灵活的筛选方式，你可以创建一个布尔数组来表示每一行是否满足特定条件。

     df[df['column_name'] > some_value]  # 根据列值筛选满足条件的行

3. 使用条件组合：
- Pandas支持使用`&`（和）和`|`（或）运算符来组合多个条件。

     df[(df['column1'] > value1) & (df['column2'] < value2)]  # 多个条件组合筛选

4. 使用`.query()`方法：
- 这是一种简洁的筛选方法，允许你使用字符串形式的查询表达式来进行筛选。

     df.query('column1 > @value1 and column2 < @value2')  # 使用字符串形式的查询表达式

5. 使用`.drop()`和`.keep()`方法：
- 你可以使用`drop`方法根据标签删除某些行或列，而`keep`方法则用于指定保留哪些行或列。

     df.drop(labels, axis=0, inplace=False)  # 删除行
     df.drop(labels, axis=1, inplace=False)  # 删除列
     df.keep(labels, axis=0, inplace=False)  # 保留行
     df.keep(labels, axis=1, inplace=False)  # 保留列

6. 使用切片：
- 类似于Python列表，你也可以对DataFrame进行切片操作，这会返回部分数据的视图。

     df[start:stop:step]  # 行切片
     df[column_start:column_stop:column_step]  # 列切片