# 選取等於某些值的行記錄 用 ==
df.loc[df['column_name'] == some_value]
# 選取某列是否是某一型別的數值 用 isin
df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]
# 多種條件的選取 用 &
df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)]
# 選取不等於某些值的行記錄 用 ！=
df.loc[df['column_name'] != some_value]
# isin返回一系列的數值,如果要選擇不符合這個條件的數值使用~
df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)]
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.dataframe()
print(df)
a b c d
0 foo one 0 0
1 bar one 1 2
2 foo two 2 4
3 bar three 3 6
4 foo two 4 8
5 bar two 5 10
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14
print(df.loc[df['a'] == 'foo'])
a b c d
0 foo one 0 0
2 foo two 2 4
4 foo two 4 8
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14
# 如果你想包括多個值，把它們放在乙個list裡面，然後使用isin
print(df.loc[df['b'].isin(['one','three'])])
a b c d
0 foo one 0 0
1 bar one 1 2
3 bar three 3 6
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14
df = df.set_index(['b'])
print(df.loc['one'])
a b c d
one foo 0 0
one bar 1 2
one foo 6 12
a b c d
one foo 0 0
one bar 1 2
two foo 2 4
two foo 4 8
two bar 5 10
one foo 6 12
pandas 根據列的值選取所有行
選取等於某些值的行記錄 用 df.loc df column name some value 選取某列是否是某一型別的數值 用 isin df.loc df column name isin some values 多種條件的選取 用 df.loc df column some value df o...
Pandas中根據列的值選取多行資料
選取等於某些值的行記錄 用 df.loc df column name some value 選取某列是否是某一型別的數值 用 isin df.loc df column name isin some values 多種條件的選取 用 df.loc df column some value df o...
pandas中根據列的值選取多行資料
選取等於某些值的行記錄 用 df.loc df column name some value 選取某列是否是某一型別的數值 用 isin df.loc df column name isin some values 多種條件的選取 用 df.loc df column some value df o...