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首頁(yè)大數(shù)據(jù)時(shí)代在 Pandas 中如何獲取列與特定值匹配的行的索引？
在 Pandas 中如何獲取列與特定值匹配的行的索引？
2023-05-04
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Pandas是一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，能夠方便地進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、處理和分析。在實(shí)際應(yīng)用中，我們經(jīng)常需要根據(jù)某些條件獲取DataFrame中符合條件的行的索引。本文將介紹如何使用Pandas來獲取列與特定值匹配的行的索引。

如何獲取列與特定值匹配的行的索引？

在Pandas中，可以使用布爾索引來獲取與特定值匹配的行。具體來說，在DataFrame中選取一列，然后使用比較運(yùn)算符（如“==”、“>”、“<”等）和特定值進(jìn)行比較，就可以得到一個(gè)布爾Series對(duì)象，其中值為True表示該行與特定值匹配，值為False表示不匹配。接下來，可以使用這個(gè)布爾Series對(duì)象作為索引，來獲取符合條件的行的索引。

下面是一個(gè)示例代碼：

import pandas as pd

# 創(chuàng)建一個(gè)DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eric'],
        'age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 獲取gender列值為'M'的行的索引
index = df[df['gender'] == 'M'].index
print(index)

輸出結(jié)果為：

Int64Index([1, 2, 3, 4], dtype='int64')

在這個(gè)例子中，我們首先創(chuàng)建了一個(gè)包含name、age和gender三列的DataFrame。然后，我們使用“df['gender'] == 'M'”來獲取gender列值為'M'的行的布爾Series對(duì)象。最后，我們使用這個(gè)布爾Series對(duì)象作為索引，使用“.index”方法來獲取符合條件的行的索引，并將其存儲(chǔ)在變量index中。

需要注意的是，在使用布爾索引進(jìn)行行選取時(shí)，布爾Series對(duì)象的長(zhǎng)度必須與DataFrame的行數(shù)相同。如果對(duì)于每一行都有對(duì)應(yīng)的布爾值，則可以直接使用布爾Series對(duì)象作為索引；否則，可以使用“l(fā)oc”方法來選擇符合條件的行，具體如下所示：

# 創(chuàng)建一個(gè)DataFrame
data = {'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Eric'],
        'age': [25, 30, 35, 40, 45],
        'gender': ['F', 'M', 'M', None, 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用loc方法獲取gender列值為'M'并且不為NaN的行的索引
index = df.loc[(df['gender'] == 'M') & (df['gender'].notnull())].index
print(index)

輸出結(jié)果為：

Int64Index([1, 2, 4], dtype='int64')

在這個(gè)例子中，我們?cè)趃ender列中使用了一個(gè)空值（即None），因此要使用“&”操作符來連接兩個(gè)條件，并使用“notnull”方法來排除空值。最后，我們使用“l(fā)oc”方法來選擇符合條件的行。

總結(jié)

在Pandas中，使用布爾索引可以方便地獲取列與特定值匹配的行的索引。具體來說，可以通過比較運(yùn)算符和特定值來創(chuàng)建一個(gè)布爾Series對(duì)象，并將其作為索引來選擇符合條件的行。需要注意的是，布爾Series對(duì)象的長(zhǎng)度必須與DataFrame的行數(shù)相同。如果存在空值，則需要使用“notnull”方法來排除空值，并使用“l(fā)oc”方法來選擇符合條件的行。

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