熊猫在有条件的列中查找值 - Python

Pandas是一个流行的Python数据分析库，提供了许多有用的功能来处理和分析大型数据集。在Pandas中，可以使用多种方法在DataFrame中查找值。本文将重点介绍如何在有条件的列中查找值。

使用DataFrame的loc方法

Pandas的DataFrame中包含了loc方法，可以用来按行和列的标签来选择DataFrame中的数据。下面是一个示例代码片段，用于在有条件的列中查找值：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave'],
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 从'target_column'列中查找值为'value'的行
target_column = 'name'
value = 'Bob'

result = df.loc[df[target_column] == value]
print(result)

在上面的代码中，我们创建了一个DataFrame，并使用loc方法和条件语句来查找在'target_column'列中值为'value'的行。在本例中，我们查找'name'列中值为'Bob'的行。

输出的结果如下：

  name  age gender
1  Bob   32      M

可以看到，输出结果中只包含满足条件的行。

使用DataFrame的isin方法

Pandas的DataFrame中还包含isin方法，可用于在DataFrame中查找指定列中包含特定值的行。下面是一个演示如何使用isin方法查找值的示例代码片段：

import pandas as pd

data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dave'],
        'age': [25, 32, 18, 47],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 查找'gender'列中值为'M'或'F'的行
target_column = 'gender'
values = ['M', 'F']

result = df.loc[df[target_column].isin(values)]
print(result)

在上面的代码中，我们创建了一个包含多列数据的DataFrame，并使用isin方法和条件语句来查找在'gender'列中包含'M'或'F'的行。

输出的结果如下：

     name  age gender
0  Alice   25      F
1    Bob   32      M
2    Bob   18      M

需要注意的是，在数据中如果存在重复值，可能会出现退化的效果。但是，以上是一种可取的方法来查找数据。