取出pandas dataframe一列中小于10的行

可以使用pandas的条件筛选语句，例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5], 'B': [6, 7, 8, 9, 10]})

# 筛选出'A'列小于10的行
result = df[df['A'] < 10]

print(result)

输出结果：

   A  B
0  1  6
1  2  7
3  4  9
4  5  10

相关问题

pandas dataframe 删除一列

在Pandas库中，如果你想要删除DataFrame中的某一列，你可以使用`drop`函数。这个函数的基本语法如下：

df.drop(labels=None, axis=0, index=None, columns=None, level=None, inplace=False, errors='raise')

其中，`columns`参数是你想删除的列名或列索引。下面是一个例子：

# 假设df是一个DataFrame
column_to_drop = 'example_column'  # 这里替换为你实际需要删除的列名

df = df.drop(columns=column_to_drop)

如果你想删除的列不存在，`drop`函数会默认抛出一个错误，如果设置`errors='ignore'`则会忽略错误继续操作。

另外，`inplace=True`表示直接修改原DataFrame，如果不设置，则返回一个新的DataFrame，保留原始数据不变。

pandas dataframe 筛选列

要筛选pandas DataFrame的列，可以使用以下方法：

1. 使用列标签进行筛选：

df_filtered = df[['column1', 'column2']]

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含指定的列。

2. 使用列索引进行筛选：

df_filtered = df.iloc[:, [0, 1]]

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含指定的列索引。

3. 使用布尔条件进行筛选：

df_filtered = df[df['column1'] > 10]

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含满足指定条件的行。

4. 使用列名的字符串方法进行筛选：

df_filtered = df.filter(like='column')

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含列名中包含指定字符串的列。

5. 使用正则表达式进行筛选：

df_filtered = df.filter(regex='^column')

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含列名以指定字符串开头的列。