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获取Pandas中满足多个条件的行号和列号

在Pandas中,要获取满足多个条件的行号和列号,可以使用布尔索引和.loc方法来实现。

首先,使用布尔索引来筛选满足条件的行,然后使用.loc方法获取对应的列号。

以下是一个示例代码:

代码语言:python
代码运行次数:0
复制
import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义多个条件
condition1 = df['A'] > 2
condition2 = df['B'] < 10

# 使用布尔索引筛选满足条件的行
filtered_rows = df[condition1 & condition2]

# 获取满足条件的行号和列号
row_indices = filtered_rows.index.tolist()
col_indices = filtered_rows.columns.tolist()

print("满足条件的行号:", row_indices)
print("满足条件的列号:", col_indices)

输出结果为:

代码语言:txt
复制
满足条件的行号: [2]
满足条件的列号: ['A', 'B', 'C']

在这个示例中,我们创建了一个DataFrame,并定义了两个条件:A列的值大于2,B列的值小于10。然后使用布尔索引筛选满足条件的行,最后通过.index.tolist().columns.tolist()方法获取行号和列号。

对于Pandas的更多用法和详细介绍,可以参考腾讯云的相关产品文档:Pandas 数据分析库

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