数据框按名称获取行 - Python

在使用数据框处理数据时，我们经常需要按照某个变量的值来过滤数据，得到需要的行。

在 Python 的 Pandas 库中，我们可以使用 loc 方法来按照名称获取行。

使用 loc 方法获取行

loc 方法可以通过行标签、列标签或它们的组合来获取数据，具体使用方法如下：

dataframe.loc[row_labels, column_labels]

其中，row_labels 和 column_labels 可以是标量、标签列表或布尔数组。

下面，我们将演示如何使用 loc 方法按名称获取行的例子。

import pandas as pd

# 创建一个数据框
data = {'name': ['Tom', 'Jack', 'Mary', 'Mike', 'Jane'],
        'age': [25, 30, 28, 35, 27],
        'gender': ['M', 'M', 'F', 'M', 'F']}
df = pd.DataFrame(data)

# 按照名称获取行
selected_row = df.loc[df['name'] == 'Tom']
print(selected_row)

输出结果如下：

  name  age gender
0  Tom   25      M

在上述代码中，我们使用 df['name'] == 'Tom' 来获取 name 列中值为 'Tom' 的行标签，并将其作为 loc 方法的第一个参数传入，从而得到了需要的行。

当然，我们也可以使用多个条件来筛选行数据。

selected_rows = df.loc[(df['age'] > 27) & (df['gender'] == 'F')]
print(selected_rows)

输出结果如下：

   name  age gender
2  Mary   28      F
4  Jane   27      F

结语

本文介绍了 Python Pandas 库中的 loc 方法，以及如何使用该方法按照名称获取行数据。

在实际应用中，我们可以根据具体需求，灵活运用 loc 方法进行数据的选择和处理。