pandas dataframe 得到某一值所在的行索引

随便假设一个数据框:

import csv
import pandas as pd

data = {"year": [2010, 2011, 2012, 2013], "month": [1, 2, 3, 4], "date": [5, 6, 7, 8]}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

在这里插入图片描述

  1. 找到指定数值所在行索引:
# 找到指定数值所在行索引:
# 比如2012年所在的行索引
index = df[df.year == 2012].index.tolist()[0]  
print(index)  # 2
  1. 按索引行找到指定数值
# 找到索引号为3月份的值
value = df.month.loc[3]
print(value)  # 4
### 回答1: 要对pandas DataFrame的某操作,可以使用.loc方法。以下是些对某操作的示例代码: 假设有DataFrame df,其中有个名为'row_to_modify'的需要进操作。 1. 获取数据: ``` row_data = df.loc['row_to_modify'] ``` 2. 更改数据: ``` df.loc['row_to_modify'] = [new_value_1, new_value_2, ...] ``` 3. 删除: ``` df = df.drop('row_to_modify') ``` 4. 在末尾添加新: ``` df.loc['new_row'] = [value_1, value_2, ...] ``` 注意:这些操作都是基于原始DataFrame的副本进的,如果想要直接修改原始的DataFrame,可以使用inplace参数。例如,df.drop('row_to_modify', inplace=True)。 ### 回答2: 要对pandas dataframe的某操作,我们可以使用.loc或.iloc方法。 .loc方法用于按标签名选择,可以通过指定标签的方式来获取特定的数据。例如,如果我们有个名为df的dataframe对象,并且我们想要选择索引为1的,我们可以使用以下代码: df.loc[1] 这将返回个包含索引为1的的Series对象。我们可以对这个Series对象进各种操作,例如修改、计算统计信息等。 另种常用的方法是使用.iloc方法,这种方法根据位置选择。与.loc方法不同,.iloc方法使用整数位置而不是标签名。例如,如果我们想选择第2,我们可以使用以下代码: df.iloc[1] 这也将返回个包含第2的Series对象。同样地,我们可以对这个Series对象进各种操作。 除了选择特定的之外,我们还可以根据某些条件来选择。我们可以使用布尔索引来过滤出满足特定条件的,并对这些操作。例如,假设我们想选择某列的大于10的所有,我们可以使用以下代码: df[df['column_name'] > 10] 这将返回个包含满足条件的dataframe对象。我们可以对这个dataframe对象进各种操作,例如修改、计算统计信息等。 总之,要对pandas dataframe的某操作,我们可以使用.loc或.iloc方法选择特定的,然后对选择的所需的操作。同时,我们还可以使用布尔索引来选择满足特定条件的,并对这些操作。 ### 回答3: 要对Pandas DataFrame的某操作,可以使用以下方法: 1. 使用.iloc[]方法:可以通过索引位置来选取某。例如,假设我们有DataFrame df,我们想要操作第n,可以使用df.iloc[n]来选取这。然后,我们可以对选中的各种操作,如修改、删除或添加元素等。 2. 使用.loc[]方法:可以通过标签来选取某。同样,假设我们有DataFrame df,我们想要操作标签为label的,可以使用df.loc[label]来选取这。然后,我们可以对选中的各种操作。 3. 使用布尔条件:可以使用布尔条件选择满足条件的。例如,假设我们有DataFrame df,我们想要选取满足某条件的,可以使用df[df['column'] == value]来选取这些。然后,我们可以对选中的各种操作。 对选中的操作有很多种方式,可以根据具体需求选择合适的方法。例如,可以修改选中,可以删除选中,也可以在选中的基础上添加新的等。根据具体要求,选择合适的方法进操作即可。
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