Python.pandas:如何选择对象以字母'PL‘开头的行

在Python的pandas库中，要选择以字母'PL'开头的行，可以使用以下方法：

1. 使用布尔索引（Boolean indexing）：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Col1': ['PL123', 'PL456', 'AB789', 'PL789'],
        'Col2': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用布尔索引选择满足条件的行
selected_rows = df[df['Col1'].str.startswith('PL')]

print(selected_rows)

1. 使用apply函数结合lambda表达式：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据框
data = {'Col1': ['PL123', 'PL456', 'AB789', 'PL789'],
        'Col2': [1, 2, 3, 4]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用apply函数结合lambda表达式选择满足条件的行
selected_rows = df[df['Col1'].apply(lambda x: x.startswith('PL'))]

print(selected_rows)

上述代码中，我们首先创建了一个示例数据框df，其中包含了一个列名为'Col1'的列，我们需要选择该列中以字母'PL'开头的行。接着，我们使用了两种方法进行选择：

方法1：布尔索引（Boolean indexing）通过df['Col1'].str.startswith('PL')创建了一个布尔索引，用于判断每行中'Col1'列的值是否以'PL'开头。然后，我们将该布尔索引应用于数据框df中，选择满足条件的行。

方法2：使用apply函数结合lambda表达式，通过df['Col1'].apply(lambda x: x.startswith('PL'))应用了一个lambda表达式，该表达式对每行中'Col1'列的值进行判断，返回一个布尔值。然后，我们将该布尔值应用于数据框df中，选择满足条件的行。

无论使用哪种方法，最终我们得到了选择满足条件的行的结果，并将其打印输出。

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