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讓客戶(hù)滿(mǎn)意是我們工作的目標(biāo)，不斷超越客戶(hù)的期望值來(lái)自于我們對(duì)這個(gè)行業(yè)的熱愛(ài)。我們立志把好的技術(shù)通過(guò)有效、簡(jiǎn)單的方式提供給客戶(hù)，將通過(guò)不懈努力成為客戶(hù)在信息化領(lǐng)域值得信任、有價(jià)值的長(zhǎng)期合作伙伴，公司提供的服務(wù)項(xiàng)目有：域名與空間、網(wǎng)站空間、營(yíng)銷(xiāo)軟件、網(wǎng)站建設(shè)、齊齊哈爾網(wǎng)站維護(hù)、網(wǎng)站推廣。
1、布爾索引( df[df['col'] == value] )
2、位置索引( df.iloc[...])
3、標(biāo)簽索引( df.xs(...))
4、df.query(...)應(yīng)用程序接口
下面將展示每個(gè)示例，以及何時(shí)使用某些技術(shù)的建議。假設(shè)我們的標(biāo)準(zhǔn)是 column 'A'=='foo'
（關(guān)于性能的注意事項(xiàng)：對(duì)于每個(gè)基本類(lèi)型，我們可以通過(guò)使用 Pandas API 來(lái)保持簡(jiǎn)單，或者我們可以在 API 之外冒險(xiǎn)，通常進(jìn)入 NumPy，并加快速度。）
設(shè)置
我們需要做的第一件事是確定一個(gè)條件，該條件將作為我們選擇行的標(biāo)準(zhǔn)。我們將從 OP 的案例開(kāi)始column_name == some_value，并包括一些其他常見(jiàn)用例。
借用@unutbu：
import pandas as pd, 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})
以上就是Python Pandas數(shù)據(jù)框選擇行的方法，希望對(duì)大家有所幫助。更多Python學(xué)習(xí)指路：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程
本文教程操作環(huán)境：windows7系統(tǒng)、Python 3.9.1，DELL G3電腦。
網(wǎng)站標(biāo)題：創(chuàng)新互聯(lián)Python教程：PythonPandas數(shù)據(jù)框如何選擇行
文章來(lái)源：http://m.5511xx.com/article/cccoscj.html
