pandas 获取对应值

可以使用 Pandas 库中的 `.loc` 或 `.iloc` 方法来获取 DataFrame 中的对应值。

`.loc` 方法根据行标签和列标签来获取对应值，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['X', 'Y', 'Z'])
print(df.loc['Y', 'B']) # 输出 5

`.iloc` 方法根据行索引和列索引来获取对应值，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['X', 'Y', 'Z'])
print(df.iloc[1, 1]) # 输出 5

你也可以使用 `.at` 或 `.iat` 方法来获取单个值，它们比 `.loc` 和 `.iloc` 方法更快，但只能用于单个值的访问。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]}, index=['X', 'Y', 'Z'])
print(df.at['Y', 'B']) # 输出 5
print(df.iat[1, 1]) # 输出 5

相关问题

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。

pandas 列名对应多列

回答: 在Pandas中，列名可以对应多列的操作可以通过使用多个列名来选择多列数据。例如，如果你想选择DataFrame中的多个列，可以使用列名的列表来进行选择。例如，如果你有一个DataFrame df，其中包含列名为'a'、'b'和'c'的列，你可以使用df\[\['a', 'b', 'c'\]\]来选择这三列的数据。这样就可以对应多列了。\[1\]
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [pandas 获取最大值对应列名](https://blog.csdn.net/weixin_47370009/article/details/125448820)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [数据分析——学会用pandas做多层索引](https://blog.csdn.net/weixin_39702335/article/details/111757233)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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