计算 Pandas 数据框中的所有行或满足某些条件的行

在 Pandas 中，我们可以使用 loc 方法和布尔索引（Boolean Indexing）来选择 Pandas DataFrame 中的某些行。

选择所有行

要选择所有行，我们可以使用 loc 方法并使用 : 作为关键字，表示选取所有行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv') # 假设数据集名为 data.csv
all_rows = df.loc[:]

这将选择 DataFrame 中的所有行，并将结果存储在 all_rows 变量中。

根据条件选择行

要根据特定条件选择 DataFrame 中的行，我们可以使用布尔索引（Boolean Indexing）。例如，选择列 'B' 的值大于 1 的所有行：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv') # 假设数据集名为 data.csv
selected_rows = df[df['B'] > 1]

这将选择 DataFrame 中列 'B' 中的所有值大于 1 的行，并将结果存储在 selected_rows 变量中。

注意，布尔索引的结果是一个具有相同索引的新 DataFrame，其中只包含满足条件的行。

选择特定行

要选择特定行，我们可以使用 loc 方法并指定行索引：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv') # 假设数据集名为 data.csv
selected_row = df.loc[3]

这将选择 DataFrame 中索引为 3 的行，并将结果存储在 selected_row 变量中。

选择多个特定行

要选择多个特定行，我们可以使用 loc 方法并指定行索引列表：

import pandas as pd

df = pd.read_csv('data.csv') # 假设数据集名为 data.csv
selected_rows = df.loc[[3, 5, 8]]

这将选择 DataFrame 中索引为 3、5 和 8 的行，并将结果存储在 selected_rows 变量中。

以上就是 Pandas 中选择所有行或根据特定条件和索引选择行的方法。