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Python Pandas:如何检索多个值的行索引

Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库,提供了丰富的数据结构和数据操作功能。在Pandas中,可以使用多种方法来检索多个值的行索引。

  1. 使用isin()方法:isin()方法可以检查某一列中的值是否在给定的列表中,并返回一个布尔值的Series,表示每个值是否存在于列表中。可以将这个Series作为索引,从而获取满足条件的行。
代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 检索Age列中值为30和40的行索引
indexes = df[df['Age'].isin([30, 40])].index
print(indexes)

输出结果为:

代码语言:txt
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Int64Index([1, 3], dtype='int64')
  1. 使用query()方法:query()方法可以使用类似SQL的语法来查询DataFrame中的数据。可以使用in关键字来检索多个值的行索引。
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 检索Age列中值为30和40的行索引
indexes = df.query('Age in [30, 40]').index
print(indexes)

输出结果为:

代码语言:txt
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Int64Index([1, 3], dtype='int64')
  1. 使用loc[]方法:loc[]方法可以通过行标签和列标签来访问DataFrame中的数据。可以使用布尔条件来检索多个值的行索引。
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 检索Age列中值为30和40的行索引
indexes = df.loc[df['Age'].isin([30, 40])].index
print(indexes)

输出结果为:

代码语言:txt
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Int64Index([1, 3], dtype='int64')

以上是三种常用的方法来检索多个值的行索引。在实际应用中,可以根据具体的需求选择合适的方法。对于更复杂的数据操作,Pandas还提供了更多的功能和方法,可以根据具体情况进行学习和使用。

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