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Python |在pandas dataframe中选择行

是指根据特定条件或索引选择数据框中的行。Python中的pandas库提供了多种方法来实现这一功能。

  1. 使用布尔索引:可以通过创建一个布尔条件来选择满足条件的行。例如,假设我们有一个名为df的数据框,我们想选择"age"列大于等于18的行,可以使用以下代码:selected_rows = df[df['age'] >= 18]这将返回一个新的数据框selected_rows,其中包含满足条件的行。
  2. 使用loc方法:loc方法允许我们使用标签索引来选择行。例如,假设我们有一个名为df的数据框,我们想选择索引为0和2的行,可以使用以下代码:selected_rows = df.loc[[0, 2]]这将返回一个新的数据框selected_rows,其中包含索引为0和2的行。
  3. 使用iloc方法:iloc方法允许我们使用整数索引来选择行。例如,假设我们有一个名为df的数据框,我们想选择第一行和第三行,可以使用以下代码:selected_rows = df.iloc[[0, 2]]这将返回一个新的数据框selected_rows,其中包含第一行和第三行。
  4. 使用query方法:query方法允许我们使用类似SQL的语法来选择行。例如,假设我们有一个名为df的数据框,我们想选择"age"列大于等于18的行,可以使用以下代码:selected_rows = df.query('age >= 18')这将返回一个新的数据框selected_rows,其中包含满足条件的行。

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