如何根据列值从 DataFrame 中选择数据
在 SQL 中，根据列值选择行的典型查询如下所示比如：
SELECT * FROM table WHERE column_name = some_value
要在 Pandas 中达到相同的结果，有几种方法：
精确值匹配
要选择列值等于特定值 (some_value) 的行，请在 .loc 中使用 == 运算符：
df.loc[df['column_name'] == some_value]
价值包容和排除
要选择列值包含在列表（some_values）中的行，请使用 isin 函数：
df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]
要排除特定值，请对返回的布尔系列取反by isin:
df = df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)] # Note: This is not an in-place operation
组合条件
可以使用 & (AND) 和 | 等逻辑运算符组合多个条件(OR):
df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)]
请注意，括号是确保正确的运算符优先级所必需的。
示例
考虑 DataFrame：
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})选择“A”等于的行'foo':
print(df.loc[df['A'] == 'foo'])
产量：
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
多值选择优化
对于基于多个值选择行，它是创建索引并将 .loc 与 df.index.isin 结合使用会更有效。这可以避免多次调用 isin，从而提高性能。
df = df.set_index(['B']) print(df.loc[df.index.isin(['one','two'])])
产量：
A C D B one foo 0 0 one bar 1 2 one foo 6 12 two foo 2 4 two foo 4 8 two bar 5 10
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