Pandas 在表格同一列中筛选多个数值，并存储筛选后的列表

如果你想在 Pandas 的同一列中筛选多个数值，并将筛选后的结果存储在一个列表中，可以使用 `loc` 方法。具体来说，你可以使用以下代码：

selected_values = df.loc[df['column_name'].isin([value1, value2, value3]), 'column_name'].tolist()

其中，`df` 是你的 DataFrame 对象，`['column_name']` 指定了你要筛选的列名，`[value1, value2, value3]` 是你要筛选的多个数值，它们被放在一个列表中。`.loc[]` 方法用于按行和列标签进行索引，第一个参数是行的筛选条件，第二个参数是你要选择的列名。

上述代码通过筛选 `column_name` 列中包含 `value1`、`value2`、`value3` 的行，并将结果存储在一个列表 `selected_values` 中。你可以将 `column_name` 替换为你要筛选的列名，将 `[value1, value2, value3]` 替换为你要筛选的数值列表。

需要注意的是，如果你要筛选的列中包含了字符串类型的数据，那么你需要将数值列表中的元素用引号括起来，例如 `['value1', 'value2', 'value3']`。

相关问题

Pandas 在同一列中筛选多个值

如果你想在 Pandas 中的同一列中筛选多个值，可以使用 `isin()` 方法。具体来说，你可以使用以下代码：

df[df['column_name'].isin(['value1', 'value2', 'value3'])]

其中，`df` 是指你的 DataFrame 对象，`['column_name']` 指定了你要筛选的列名，`['value1', 'value2', 'value3']` 则是你要筛选的多个值，它们被放在一个列表中。请注意，这里的 `isin()` 方法返回一个布尔值的 Series，用于筛选出 DataFrame 中符合条件的行。

例如，如果你有一个名为 `df` 的 DataFrame，其中有一个名为 `color` 的列，你想筛选出颜色为红色、蓝色和绿色的所有行，你可以使用以下代码：

df[df['color'].isin(['red', 'blue', 'green'])]

这会返回一个新的 DataFrame，其中只包含颜色为红色、蓝色和绿色的行。

pandas筛选某一列中数值等于6的行

### 回答1：
要在 Pandas 中筛选出某一列中数值等于 6 的行，你可以使用以下方法之一：

1. 使用布尔索引：

df[df['列名'] == 6]

2. 使用 `query` 方法：

df.query('列名 == 6')

3. 使用 `loc` 属性：

df.loc[df['列名'] == 6, :]

其中，`df` 是你要处理的数据框，`列名` 是你要筛选的列。

例如，假设你有一个数据框 `df`，其中包含一列 `score`，你希望筛选出 `score` 值等于 6 的行。你可以使用如下代码：

df[df['score'] == 6]

或者：

df.query('score == 6')

或者：

df.loc[df['score'] == 6, :]

这些方法都会返回一个新的数据框，其中包含所有满足条件的行。

### 回答2：
使用pandas对某一列进行筛选，找出数值等于6的行，可以使用以下步骤：

1. 导入pandas库：首先需要导入pandas库来进行数据处理。

import pandas as pd

2. 读取数据：通过pd.read_csv()或其他读取数据的方法将数据加载到pandas的DataFrame中。

data = pd.read_csv('data.csv')

3. 筛选符合条件的行：使用DataFrame的条件筛选功能，筛选出某一列中数值等于6的行。

filtered_data = data[data['列名'] == 6]

这里需要将"列名"替换为需要筛选的列名，即要找出数值等于6的行所在的列名。

4. 查看结果：打印筛选结果或进行其他操作。

print(filtered_data)

通过以上步骤，可以使用pandas筛选出某一列中数值等于6的行。