在 pandas 中使用索引向量查找,可以通过以下步骤实现:
import pandas as pd
data = {'Name': ['John', 'Emma', 'Alex', 'Olivia'],
'Age': [28, 34, 29, 42],
'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data, index=['A', 'B', 'C', 'D'])
index_vector = df['Age'] > 30
result = df[index_vector]
print(result)
输出:
Name Age City
B Emma 34 London
D Olivia 42 Tokyo
在这个例子中,我们首先创建了一个 DataFrame,并指定了行索引。然后,我们创建了一个索引向量 index_vector
,其中包含了所有满足条件(年龄大于 30)的行。最后,我们使用索引向量进行查找,得到了匹配条件的行。
这种索引向量的使用可以帮助我们在 pandas 中根据特定条件进行数据筛选和过滤。在实际应用中,可以根据不同的需求和条件来创建不同的索引向量,从而灵活地获取所需的数据。
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