这篇文章主要讲解了“Python Pandas数据框怎么选择行”，文中的讲解内容简单清晰，易于学习与理解，下面请大家跟着小编的思路慢慢深入，一起来研究和学习“Python Pandas数据框怎么选择行”吧！
说明
1、布尔索引( df[df['col'] == value] )
2、位置索引( df.iloc[...])
3、标签索引( df.xs(...))
4、df.query(...)应用程序接口
下面将展示每个示例，以及何时使用某些技术的建议。假设我们的标准是 column 'A'=='foo'
（关于性能的注意事项：对于每个基本类型，我们可以通过使用 Pandas API 来保持简单，或者我们可以在 API 之外冒险，通常进入 NumPy，并加快速度。）
设置
我们需要做的第一件事是确定一个条件，该条件将作为我们选择行的标准。我们将从 OP 的案例开始column_name == some_value，并包括一些其他常见用例。
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})Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。
感谢各位的阅读，以上就是“Python Pandas数据框怎么选择行”的内容了，经过本文的学习后，相信大家对Python Pandas数据框怎么选择行这一问题有了更深刻的体会，具体使用情况还需要大家实践验证。这里是亿速云，小编将为大家推送更多相关知识点的文章，欢迎关注！
免责声明：本站发布的内容（图片、视频和文字）以原创、转载和分享为主，文章观点不代表本网站立场，如果涉及侵权请联系站长邮箱：is@yisu.com进行举报，并提供相关证据，一经查实，将立刻删除涉嫌侵权内容。
