根据列值从 DataFrame 中选择行 - Python

在 Pandas 中，可以根据某列的值来选择 DataFrame 中的行。这在数据处理中非常常见，下面介绍两种方法。

方法一：使用 loc[]

使用 loc[] 可以根据标签（标签可以是行名称或列名称）来选择行，下面是根据某列的值选择行的例子：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
        'Age': [28, 34, 29, 42],
        'Country': ['USA', 'Canada', 'UK', 'USA']}
df = pd.DataFrame(data)

# 根据 Country 列的值为 USA 来选择行
df.loc[df['Country'] == 'USA']

输出：

    Name    Age Country
0    Tom    28     USA
3  Ricky    42     USA

上述代码中，df.loc[df['Country'] == 'USA'] 返回一个新的 DataFrame，包含所有 Country 列的值为 USA 的行。

方法二：使用 iloc[]

使用 iloc[] 可以根据位置来选择行，下面是根据某列的值选择行的例子：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jack', 'Steve', 'Ricky'],
        'Age': [28, 34, 29, 42],
        'Country': ['USA', 'Canada', 'UK', 'USA']}
df = pd.DataFrame(data)

# 获取 Country 列的位置
country_col = df.columns.get_loc('Country')

# 根据 Country 列的值为 USA 来选择行
df[df.iloc[:, country_col] == 'USA']

输出：

    Name    Age Country
0    Tom    28     USA
3  Ricky    42     USA

上述代码中，df.iloc[:, country_col] 返回 Country 列的数据。df[df.iloc[:, country_col] == 'USA'] 返回一个新的 DataFrame，包含所有 Country 列的值为 USA 的行。

以上就是根据列值从 DataFrame 中选择行的介绍。