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在熊猫栏中搜索一个值

原文:https://www.geesforgeks.org/search-a-pandas-column-for-a-value/

先决条件:T2】熊猫

在本文中，让我们讨论如何使用 pandas 来搜索给定特定值的数据框。

使用的功能

  • 其中()-用于检查数据帧的一个或多个条件，并相应地返回结果。默认情况下，不满足条件的行用 NaN 值填充。
  • dropna()-该方法允许用户分析和删除空值的行/列。在本文中，它用于处理这样的情况，即具有 NaN 值的行，因为它们不满足某个条件。

方法

  • 导入模块
  • 创建数据
  • 遍历列寻找特定的值
  • 如果匹配，请选择

选择特定值和选择具有特定值的行之间存在基本区别。对于后一种情况，要检索的索引必须存储在一个列表中。这两种情况的实现都包含在本文中:

正在使用的数据框:

示例 1: 选择包含薪资为 200 的元组

蟒蛇 3

import pandas as pd
x = pd.DataFrame([["A", 100, "D"], ["B", 200, "E"], ["C", 100, "F"]],
                 columns=["Name", "Salary", "Department"])

# Searching in whole column
for i in range(len(x.Name)):
    if 200 == x.Salary[i]:

        # indx will store the tuple having that 
        # particular value in column.
        indx = i

# below line will print that tuple
x.iloc[indx]

输出:

示例 2: 搜索薪资为 100 的人员，并将输出再次存储在数据框中。

蟒蛇 3

import pandas as pd
x = pd.DataFrame([["A", 100, "D"], ["B", 200, "E"], ["C", 100, "F"]], 
                 columns=[ "Name", "Salary", "Department"])

# initialize the indx as a list
indx = []

# Searching in whole column
for i in range(len(x.Name)):
    if 100 == x.Salary[i]:

        # indx will store all the tuples having 
        # that particular value in column.
        indx.append(i)

# Final Dataframe having tuples
df = pd.DataFrame()

# this will append all tuples to the final
# dataframe.
for indexes in indx:
    df = df.append(x.iloc[indexes])

df = x.where(x.Salary == 100)

# It will remove NaN rows.
df.dropna()

输出:

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