根据另一个列熊猫数据框提取列值
问题答案：
您可以loc用来获取满足条件的序列，然后iloc获取第一个元素：
In [2]: df
Out[2]:
A B
0 p1 1
1 p1 2
2 p3 3
3 p2 4
In [3]: df.loc[df['B'] == 3, 'A']
Out[3]:
2 p3
Name: A, dtype: object
In [4]: df.loc[df['B'] == 3, 'A'].iloc[0]
Out[4]: 'p3'
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我有点被困在提取一个变量的值和另一个变量的条件上。例如，以下数据帧： 当时，如何获取的值？每次提取的值时，都会得到一个对象，而不是字符串。
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问题内容： 如果我有一个包含以下列的数据框： 我想说：这是一个数据框，请给我列出对象类型或日期时间类型的列的列表吗？ 我有一个将数字（Float64）转换为两位小数的函数，并且我想使用此数据框列的特定类型的列表，并通过此函数运行它以将它们全部转换为2dp。 也许： 问题答案： 如果您想要某种类型的列的列表，可以使用：
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问题内容： 注意：为简单起见，我使用一个玩具示例，因为复制/粘贴数据帧在堆栈溢出中很困难（请让我知道是否有简便的方法来执行此操作）。 有没有一种方法可以将一个数据帧中的值合并到另一个数据帧中而无需获取_X，_Y列？我希望一列中的值替换另一列中的所有零值。 在上一篇文章中，我尝试了Combine_First和dropna（），但是这些都做不到。 我想用df2中的值替换df1中的零。此外，我希望根据d
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如果我有一个包含以下列的数据帧： 我想能够说：这里是一个数据框，给我一个列的列表，它是类型Object还是类型DateTime？ 我有一个将数字（Float64）转换为两位小数的函数，我想使用这个特定类型的dataframe列列表，并通过这个函数将它们全部转换为2dp。 也许 吧：
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问题内容： 我正在寻找一种方法来反向旋转数据框。据我所知，pandas提供了一种pivot或pivot_table方法将EAV df转换为“普通”方法。但是，还有一种方法可以做逆运算吗？ 所以给定数据框： 我想将其转换为（EAV模型）： 这样做最有效的方法是什么？ 问题答案： 假设是索引，将执行以下操作： 如果不是索引，请像这样设置：
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问题内容： 我想对以下数据框进行排序： 我想对它进行排序，以便根据列表对LSE列进行重新排序： 当然，其他列也需要相应地重新排序。有没有办法在熊猫里做到这一点？ 问题答案： pandas0.15版中对s的改进支持使您可以轻松做到这一点： 如果这只是临时排序，则可能不希望将LSE列保留为a ，但是如果您希望这种排序能够在不同的上下文中使用几次，则是一个很好的解决方案。 在更高版本的，中，已被替换为，