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Pandas中根据列的值选取多行数据
# 选取等于某些值的行记录 用 ==
df.loc[df['column_name'] == some_value]
# 选取某列是否是某一类型的数值 用 isin
df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]
# 多种条件的选取 用 &
df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)]
# 选取不等于某些值的行记录 用 ！=
df.loc[df['column_name'] != some_value]
# isin返回一系列的数值,如果要选择不符合这个条件的数值使用~
df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)]
import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
'B': 'one one two three two two one three'.split(),
'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})
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
# 如果你想包括多个值，把它们放在一个list里面，然后使用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
总结
以上所述是小编给大家介绍的Python Pandas中根据列的值选取多行数据,希望对大家有所帮助，如果大家有任何疑问请给我留言，小编会及时回复大家的。在此也非常感谢大家对网站的支持！
如果你觉得本文对你有帮助，欢迎转载，烦请注明出处，谢谢！
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RTX 5090要首发 性能要翻倍！三星展示GDDR7显存
三星在GTC上展示了专为下一代游戏GPU设计的GDDR7内存。
首次推出的GDDR7内存模块密度为16GB，每个模块容量为2GB。其速度预设为32 Gbps（PAM3），但也可以降至28 Gbps，以提高产量和初始阶段的整体性能和成本效益。
据三星表示，GDDR7内存的能效将提高20%，同时工作电压仅为1.1V，低于标准的1.2V。通过采用更新的封装材料和优化的电路设计，使得在高速运行时的发热量降低，GDDR7的热阻比GDDR6降低了70%。