如果熊猫数据框中的某一列满足某个条件,则返回索引标签
给定一个数据框,返回特定列上满足某些条件的所有索引标签。
解决方案#1: 我们可以使用简单的索引操作来选择列中满足给定条件的所有值。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the dataframe
df = pd.DataFrame({'Date':['10/2/2011', '11/2/2011', '12/2/2011', '13/2/2011'],
'Product':['Umbrella', 'Matress', 'Badminton', 'Shuttle'],
'Last_Price':[1200, 1500, 1600, 352],
'Updated_Price':[1250, 1450, 1550, 400],
'Discount':[10, 10, 10, 10]})
# Create the indexes
df.index =['Item 1', 'Item 2', 'Item 3', 'Item 4']
# Print the dataframe
print(df)
输出:
现在,我们要找出所有‘Updated_Price’大于 1000 的项目的索引标签。
# Select all the rows which satisfies the criteria
# convert the collection of index labels to list.
Index_label = df[df['Updated Price']>1000].index.tolist()
# Print all the labels
print(Index_label)
输出: 正如我们在输出中看到的,上面的操作已经成功地评估了所有的值,并返回了一个包含索引标签的列表。
解决方案#2: 我们可以使用 Pandas Dataframe.query()
函数来选择给定列上满足某个条件的所有行。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# Create the dataframe
df = pd.DataFrame({'Date':['10/2/2011', '11/2/2011', '12/2/2011', '13/2/2011'],
'Product':['Umbrella', 'Matress', 'Badminton', 'Shuttle'],
'Last_Price':[1200, 1500, 1600, 352],
'Updated_Price':[1250, 1450, 1550, 400],
'Discount':[10, 10, 10, 10]})
# Create the indexes
df.index =['Item 1', 'Item 2', 'Item 3', 'Item 4']
# Print the dataframe
print(df)
输出:
现在,我们要找出所有‘Updated_Price’大于 1000 的项目的索引标签。
# Select all the rows which satisfies the criteria
# convert the collection of index labels to list.
Index_label = df.query('Updated_Price > 1000').index.tolist()
# Print all the labels
print(Index_label)
输出: