pandas查找特定值|极客笔记

pandas查找特定值

在数据分析和处理过程中，经常需要查找DataFrame或Series中特定的数值。pandas提供了多种方法来实现这一功能，本文将详细介绍pandas如何查找特定值。

1. 使用.loc()方法查找特定值

.loc()方法可以通过行标签和列标签来检索DataFrame中的特定值。以下是使用.loc()方法查找特定值的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.loc()方法查找特定值
value = df.loc[0, 'A']
print(value)

运行上面的代码，输出为：

上面的代码中，我们创建了一个示例DataFrame，并使用.loc()方法找到了第一行第一列的值。

2. 使用.iloc()方法查找特定值

.iloc()方法可以通过行索引和列索引来检索DataFrame中的特定值。以下是使用.iloc()方法查找特定值的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.iloc()方法查找特定值
value = df.iloc[0, 1]
print(value)

运行上面的代码，输出为：

上面的代码中，我们使用.iloc()方法找到了第一行第二列的值。

3. 使用.loc[]和.iloc[]方法查找特定行或列

除了查找特定值，我们还可以使用.loc[]和.iloc[]方法来查找特定行或列。以下是查找特定行或列的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.loc[]方法查找特定行
row = df.loc[0]
print(row)

# 使用.iloc[]方法查找特定列
column = df.iloc[:, 0]
print(column)

运行上面的代码，输出为：

A    1
B    6
Name: 0, dtype: int64

0    1
1    2
2    3
3    4
4    5
Name: A, dtype: int64

上面的代码中，我们分别使用.loc[]和.iloc[]方法查找了第一行和第一列的值。

4. 使用.isin()方法查找特定值

.isin()方法可以用来检查DataFrame中的值是否包含在指定的列表中。以下是使用.isin()方法查找特定值的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.isin()方法查找特定值
mask = df['A'].isin([2, 4])
result = df[mask]
print(result)

运行上面的代码，输出为：

   A  B
1  2  7
3  4  9

上面的代码中，我们使用.isin()方法找到了’A’列中值为2和4的行。

5. 使用.query()方法查找特定值

.query()方法可以通过查询表达式来检索DataFrame中的特定值。以下是使用.query()方法查找特定值的示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用.query()方法查找特定值
result = df.query('A == 2')
print(result)

运行上面的代码，输出为：