PythonPandas中Dataframe对象，如何根据列值筛选满足条件的行，并且获得行的索引值_dataframe根据条件筛选行,dataframe筛选满足条件的行 - CSDN文库

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Python Pandas中中Dataframe对象，如何根据列值筛选满足条对象，如何根据列值筛选满足条

件的行，并且获得行的索引值件的行，并且获得行的索引值

Python Pandas中Dataframe对象，如何根据列值筛选满足条件的行，并且返回列的索引值，我们举栗子说明一下：

1.先创建一个先创建一个dataframe变量变量df：：

df = pd.DataFrame(np.arange(16).reshape(4,4),

#index = pd.date_range('20200301', periods=4),

index = list('hjkl'),

columns = list('ABCD'))

df =df.append(df)

df的样子如下：

2.删选满足列条件的行。删选满足列条件的行。为获得A列的值等于4， B列的值等于5的所有行的记录，使用如下语句进行筛选

df [ (df['A'] == 4) & (df['B'] == 5)]

结果如下：

3.获得满足条件行的索引值获得满足条件行的索引值

df [ (df['A'] == 4) & (df['B'] == 5)].index.tolist()

输出如下：

4.解释。解释。满足条件返回的是一个dataframe对象，可以使用df.index.tolist获取索引值

作者：data_amateur

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