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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