如何根据Pandas中某列的值从DataFrame中选择行？
在SQL中，我会使用：
SELECT *
FROM table
WHERE column_name = some_value
当前回答
tl；博士
熊猫相当于
select * from table where column_name = some_value
is
table[table.column_name == some_value]
多种条件：
table[(table.column_name == some_value) | (table.column_name2 == some_value2)]
or
table.query('column_name == some_value | column_name2 == some_value2')
代码示例
import pandas as pd
# Create data set
d = {'foo':[100, 111, 222],
'bar':[333, 444, 555]}
df = pd.DataFrame(d)
# Full dataframe:
df
# Shows:
# bar foo
# 0 333 100
# 1 444 111
# 2 555 222
# Output only the row(s) in df where foo is 222:
df[df.foo == 222]
# Shows:
# bar foo
# 2 555 222
在上面的代码中，是df[df.foo==222]行根据列值给出行，在本例中为222。
也可能出现多种情况：
df[(df.foo == 222) | (df.bar == 444)]
# bar foo
# 1 444 111
# 2 555 222
但在这一点上，我建议使用查询函数，因为它不那么冗长，并产生相同的结果：
df.query('foo == 222 | bar == 444')
其他回答
您也可以使用.apply：
df.apply(lambda row: row[df['B'].isin(['one','three'])])
它实际上按行工作（即，将函数应用于每一行）。
输出为
A B C D
0 foo one 0 0
1 bar one 1 2
3 bar three 3 6
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14
结果与@unsubu提到的使用相同
df[[df['B'].isin(['one','three'])]]
使用带有panda>=0.25.00的.query更灵活：
由于panda>=0.25.00，我们可以使用查询方法来使用panda方法过滤数据帧，甚至可以使用带有空格的列名。通常，列名中的空格会给出一个错误，但现在我们可以使用backtick（`）来解决这个问题-请参见GitHub：
# Example dataframe
df = pd.DataFrame({'Sender email':['ex@example.com', "reply@shop.com", "buy@shop.com"]})
Sender email
0 ex@example.com
1 reply@shop.com
2 buy@shop.com
将.query与方法str.endswith一起使用：
df.query('`Sender email`.str.endswith("@shop.com")')
输出
Sender email
1 reply@shop.com
2 buy@shop.com
此外，我们还可以通过在查询中用@前缀来使用局部变量：
domain = 'shop.com'
df.query('`Sender email`.str.endswith(@domain)')
输出
Sender email
1 reply@shop.com
2 buy@shop.com
要选择列值等于标量some_value的行，请使用==：
df.loc[df['column_name'] == some_value]
要选择列值在可迭代的some_values中的行，请使用isin：
df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]
将多个条件与&组合：
df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)]
注意括号。由于Python的运算符优先级规则，&binding比<=和>=更紧密。因此，最后一个示例中的括号是必要的。没有括号
df['column_name'] >= A & df['column_name'] <= B
解析为
df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B
这导致序列的真值是模糊错误。
要选择列值不等于some_value的行，请使用！=：
df.loc[df['column_name'] != some_value]
isin返回布尔级数，因此要选择值不在some_values中的行，请使用~：
df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)]
例如
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})
print(df)
# A B C D
# 0 foo one 0 0
# 1 bar one 1 2
# 2 foo two 2 4
# 3 bar three 3 6
# 4 foo two 4 8
# 5 bar two 5 10
# 6 foo one 6 12
# 7 foo three 7 14
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
如果要包含多个值，请将它们放入列出（或更一般地，任何可迭代的）并使用isin：
print(df.loc[df['B'].isin(['one','three'])])
产量
A B C D
0 foo one 0 0
1 bar one 1 2
3 bar three 3 6
6 foo one 6 12
7 foo three 7 14
但是，请注意，如果您希望多次这样做首先创建索引，然后使用df.loc：
df = df.set_index(['B'])
print(df.loc['one'])
产量
A C D
B
one foo 0 0
one bar 1 2
one foo 6 12
或者，要包含索引中的多个值，请使用df.index.isin：
df.loc[df.index.isin(['one','two'])]
产量
A C D
B
one foo 0 0
one bar 1 2
two foo 2 4
two foo 4 8
two bar 5 10
one foo 6 12
您可以在函数中使用loc（方括号）：
# Series
s = pd.Series([1, 2, 3, 4])
s.loc[lambda x: x > 1]
# s[lambda x: x > 1]
输出：
1 2
2 3
3 4
dtype: int64
or
# DataFrame
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [10, 20, 30]})
df.loc[lambda x: x['A'] > 1]
# df[lambda x: x['A'] > 1]
输出：
A B
1 2 20
2 3 30
使用numpy.where可以获得更快的结果。
例如，使用unubtu的设置-
In [76]: df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')]
Out[76]:
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
时间比较：
In [68]: %timeit df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')] # fastest
1000 loops, best of 3: 380 µs per loop
In [69]: %timeit df.loc[df['A'] == 'foo']
1000 loops, best of 3: 745 µs per loop
In [71]: %timeit df.loc[df['A'].isin(['foo'])]
1000 loops, best of 3: 562 µs per loop
In [72]: %timeit df[df.A=='foo']
1000 loops, best of 3: 796 µs per loop
In [74]: %timeit df.query('(A=="foo")') # slowest
1000 loops, best of 3: 1.71 ms per loop
