根据列中的标准从Dataframe中选择值的最佳方法？[重复]
所以我有一个大数据框，有一个列FundID。本专栏中有许多FundID，但我只想要其中的一些。这个值不是索引，但如果更简单的话，我可以将其作为索引。
目前我正在使用df.loc[]选择每列中的值，但我认为必须有更好的方法。有什么建议吗？
reader.loc[(reader['ABOR Fund ID']==770) | (reader['ABOR Fund ID']==113) |
(reader['ABOR Fund ID']==127)|(reader['ABOR Fund ID']==533)|(reader['ABOR
Fund ID']==4094)|(reader['ABOR Fund ID']==79)|(reader['ABOR Fund
ID']==735)|(reader['ABOR Fund ID']==1684)|(reader['ABOR Fund ID']==91)|
(reader['ABOR Fund ID']==1194)|(reader['ABOR Fund ID']==2015)|(reader['ABOR
Fund ID']==1530)|(reader['ABOR Fund ID']==72)|(reader['ABOR Fund
ID']==737)|(reader['ABOR Fund ID']==738)|(reader['ABOR Fund ID']==628)]
共有1个答案
试试这个
reader.loc[reader['ABOR Fund ID'].isin([values seperated by comma])]
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问题内容： 如何DataFrame基于Python Pandas中某些列的值从中选择行？ 在SQL中，我将使用： 问题答案： 要选择列值等于标量的行，请使用： 要选择列值可迭代的行，请使用： 结合以下条件： 注意括号。由于Python的运算符优先级规则，绑定比和更紧密。因此，最后一个示例中的括号是必需的。没有括号 被解析为 这导致一个系列的真值是模棱两可的错误。 要选择列值不相等的行 ，请使用：
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我正试图根据一个标准将x个列的数据归零 例如： 第1页： 一月二月三月四月五月六月七月八月九月十月十一月十二月 第2页： 版本（标准）=2 因此，我想选择前两个月，并在1月份将所有数据归零 更新：到目前为止，我得到了这么多，现在我只能选择 我无法让它选择范围。
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问题内容： 好的，因此我对其他解决方案没有任何帮助。所以这就是我想要做的。我需要选择多列的行，其中一列的值是最大值。 这是样本数据 我需要选择整行，其中orderfileid是每个唯一商品编号的最大值 返回的数据集应该看起来像 我想我尝试过可以想到的select max（orderfileid）的每种组合 任何帮助都将被申请。谢谢 问题答案： 您需要在子查询中找到MAX值，然后使用这些结果将其连接
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我试图找出在Spark dataframe列中获得最大值的最佳方法。 考虑以下示例： 上面的每一个都给出了正确的答案，但在没有Spark分析工具的情况下，我无法判断哪一个是最好的。 就Spark运行时或资源使用而言，上述哪种方法最有效，或者是否有比上述方法更直接的方法，有任何来自直觉或经验主义的想法？
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我有一个python数据框，我使用以下代码将其粘贴到excel工作表中： df.to_excel（作家，列=[周刊，周刊1，周刊2]，sheet_name='QTY SLS'，启动=5，启动=8，头=假，索引=假） 在数据帧weeknum、Weeknum1和Weeknum2中选择的列是代码前面的输入（例如weeknum=第14周）。因此，这些可能是[‘第16周’、‘第15周’、‘第14周’]作为一
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本文向大家介绍根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行方法，包括了根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行方法的使用技巧和注意事项，需要的朋友参考一下 原始数据的DF： 此时，我要选择列名isInfected为“手足口病”的样本行： 总结：选择DataFrame里面某一列等于某个值的所有行，用一条命令即可解决即： 以上这篇根据DataFrame某一列的值来选择具体的某一行方法就