如果在pandas中的给定列中找到字符串匹配，则获取另一列的单元格值

在pandas中，可以使用条件筛选来找到给定列中的字符串匹配，并获取另一列的单元格值。以下是一个完善且全面的答案：

在pandas中，可以使用df.loc方法来实现条件筛选和获取单元格值。假设我们有一个名为df的DataFrame，其中包含两列：column1和column2。我们想要在column1中找到特定字符串匹配的行，并获取相应的column2的值。

首先，我们需要导入pandas库并读取数据到DataFrame中：

import pandas as pd

# 读取数据到DataFrame
df = pd.read_csv('data.csv')

接下来，我们可以使用条件筛选来找到匹配的行。假设我们要找到column1中包含字符串"match"的行：

# 使用条件筛选找到匹配的行
matched_rows = df.loc[df['column1'].str.contains('match')]

上述代码中，df['column1'].str.contains('match')会返回一个布尔Series，其中为True的行表示在column1中找到了匹配的字符串。

然后，我们可以使用matched_rows来获取相应的column2的值。假设我们想要获取匹配行的column2的值：

# 获取匹配行的column2的值
column2_values = matched_rows['column2']

现在，column2_values将包含匹配行的column2的值。

综上所述，如果在pandas中的给定列中找到字符串匹配，则可以使用条件筛选和df.loc方法来获取另一列的单元格值。

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