pandas中根据列的值选取多行数据

Pandas多条件筛选
最新推荐文章于 2025-09-16 10:46:19 发布
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在excel或Mysql中经常会用到多列条件查询或筛选，下面一起来看看pandas怎么实现这一功能。
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Pandas选择多行或者单行数据 python
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在实际的数据分析中，我们通常需要从大量的数据中挑选出需要的一部分进行分析。在本文中，我们介绍了如何使用Pandas选择单行或多行数据。如果我们想要选择多行数据，可以使用相同的.loc方法并且传入一个包含所有需要的行索引值的列表。在这里，我们将使用一个空气质量数据集，它包含了不同城市每天的空气质量指数数据。选择单行的方法非常简单，只需要使用.loc方法并且传入对应的索引值即可。现在，我们已经有了数据，我们可以使用Pandas的loc方法来选择单行或者多行数据。首先，我们需要导入Pandas库。
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看完上面的内容，有没有发现，其实上述讲到的方法可以简单的分为以下几类，只不过索引的选择会决定获取到的结果pandas数据选择总结方法概述使用 [pos/indexl]此方式不能同时进行行选加列选，当传入的是一个位置切片时，表示选择行，且选择行时必须传入一个切片，当传入的是索引时，表示选择列，此方式无法获取标量使用 df.loc[row, col]
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Pandas中根据列的值选取多行数据 # 选取等于某些值的行记录 用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] # 选取某列是否是某一类型的数值 用 isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # 多种条件的选取 用 & df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)] # 选取不等于某些值的行记录 用 ！= df.loc[df['column_name'] != some_value] #
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在 Pandas 中，iloc是一种基于整数位置的索引方法，用于从 DataFrame 或 Series 中选取数据。它允许我们通过整数索引来定位和操作数据，而不依赖于行和列的标签。iloc的基本语法是，其中是行的整数索引，是列的整数索引。当我们要筛选并修改多行单列数据时，可以是一个整数列表，表示要选取的行的位置；则是一个整数，表示要选取的列的位置。通过这种方式，我们可以精确地定位到需要操作的数据，并进行修改。例如，假设有一个 DataFramedf# 创建一个示例 DataFrame。
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lt = [['zoo',2],['foo',1],['zff',2],['zoo',6],['dff',0]] df = pd.DataFrame(lt, columns=['string','int']) df string int 0 zoo 2 1 foo 1 2 zff 2 3 zoo 6 4 dff 0 df[ df['string'].isin( ['zoo','zff'] ) ] # 一列数据满足多个值的行 string int 0 zoo 2 2 zff 2 3 zoo 6 df
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1.选取等于某个特定值的行记录，用 == df.loc[df['column_name'] == some_value] 2. 选取等于某些的数值的行记录，用 isin df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] 3. 选取不等于某个特定值的行记录，用 != df.loc[df['column_name'] != some_val...
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但是如果想让state对应多个值，就不太好选了，突然发现有这样的语法。在Pandas抽取数据的时候，可以指定哪一行的条件，比如。这个就是抽取某一列指定值的行。一下子就出来了，就酱。
python中如何选取多行数据
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您可以使用 Pandas 库中的 DataFrame 操作来选取多行数据。例如，使用 `iloc` 方法并指定行索引范围即可选取多行数据，例如： ```python import pandas as pd # 创建一个 DataFrame 示例 df = pd.DataFrame({'name': ['John', 'Emily', 'Kate', 'David'], 'age': [25, 29, 27, 32], 'city': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}) # 选取索引为 1 到 3 的多行数据 rows = df.iloc[1:4] print(rows) ``` 上述代码将输出 DataFrame 中索引为 1 到 3 的一组多行数据，输出结果如下： ``` name age city 1 Emily 29 Paris 2 Kate 27 London 3 David 32 Tokyo ```
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