使用pandas筛选出指定列值所对应的行

在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能：

select * from table where column_name = some_value;

pandas中获取数据的有以下几种方法：

• 布尔索引
• 位置索引
• 标签索引
• 使用API

假设数据如下:

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})

布尔索引

该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value)，如找出列A中所有值等于foo

df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立

位置索引

使用iloc方法，根据索引的位置来查找数据的。这个例子需要先找出符合条件的行所在位置

mask = df['A'] == 'foo'
pos = np.flatnonzero(mask)  # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])
df.iloc[pos]
#常见的iloc用法
df.iloc[:3,1:3]

标签索引

如何DataFrame的行列都是有标签的，那么使用loc方法就非常合适了。

df.set_index('A', append=True, drop=False).xs('foo', level=1) # xs方法适用于多重索引DataFrame的数据筛选
# 更直观点的做法
df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame的行索引
df.loc['foo', :]
# 使用布尔