python - 在 Pandas 中按行搜索

我有一个hdf文件，它像这样打印出来：

print dt['data1']
=>

              column1  column2  column3
row1                3        8        2
row2                4        3        0
row3                12       1        14
row4                -5       5        25

1）如何按行搜索或“选择”它？那是，

dt.get_row('row3')
=> row3                12       1        14

2）如何按行和列值搜索？那是

dt.get_row('row2').where(column_value=3)
=> column2

最佳答案

将熊猫DataFrame设置为df：

df = dt['data1']

您可以使用ix获得该行：

 df.ix['row3']

结果为Series：

column1    12
column2     1
column3    14
Name: row3, dtype: int64

您还可以将值作为NumPy数组访问：

>>> df.ix['row3'].values
array([12,  1, 14])

或行名：

>>> df.ix['row3'].name
'row3'

和row2中的值等于3的列，其中：

r2 = df.ix['row2']
r2[r2.eq(3)].index

这为您提供了一个Index对象：

Index(['column2'], dtype='object')

您也可以访问单个元素：

>>> r2[r2.eq(3)].index[0]
'column2'

关于python - 在 Pandas 中按行搜索，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题：https://stackoverflow.com/questions/30273238/