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Python 3:获取与pandas dataframe的特定列中的值相关联的索引名

Python 3中,要获取与pandas dataframe的特定列中的值相关联的索引名,可以使用以下方法:

  1. 首先,导入pandas库并创建一个dataframe对象。假设我们有一个名为df的dataframe,其中包含多个列。
代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例dataframe
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [10, 20, 30, 40, 50],
        'C': [100, 200, 300, 400, 500]}
df = pd.DataFrame(data)
  1. 使用df[column_name].isin([value])方法来获取与特定列中的值相关联的索引名。这个方法会返回一个布尔值的Series,表示每个索引位置是否与给定的值匹配。
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# 获取与列'A'中值为2相关联的索引名
index_names = df[df['A'].isin([2])].index
  1. 如果你想获取多个值相关联的索引名,可以使用df[column_name].isin([value1, value2, ...])方法。
代码语言:txt
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# 获取与列'A'中值为2和4相关联的索引名
index_names = df[df['A'].isin([2, 4])].index
  1. 如果你想获取与多个列中的值相关联的索引名,可以使用逻辑运算符(如&|)结合多个条件。
代码语言:txt
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# 获取与列'A'中值为2和与列'B'中值为40相关联的索引名
index_names = df[(df['A'].isin([2])) & (df['B'].isin([40]))].index

这样,你就可以通过index_names变量获取到与特定列中的值相关联的索引名。

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