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说我有这个数据框df：

    A   B   C
0   1   1   2
1   2   2   2
2   1   3   1
3   4   5   2

说你要选择所有的行哪列C是>1。如果我这样做：

newdf=df['C']>1

我只获得True或False在结果df中。相反，在给出的示例中，我想要这个结果：

    A   B   C
0   1   1   2
1   2   2   2
3   4   5   2

你会怎么办？你建议使用iloc吗？

请注意，我是在函数中执行此操作的，并且我已经提到了一个非常好的线程。

这是python函数，传递的参数是从用户那里获取的

def recommend(uid):
    ds = pd.read_csv("pred_matrix-full_ubcf.csv")
    records = ds.loc[ds['uid'] == uid]
    for recom in records:
        print recom

数据格式：

uid iid     rat
344 1189    5
344 1500    5
344 814     5
736 217     3.3242361285
736 405     3.3238380154
736 866     3.323500531
331 1680    2
331 1665    2
331 36      1.999918585

参考： this1 , this2

无法找到我出错的地方，我正在关注this1线程，但无法得到它。

假设我有一个如下数据帧

a  b  c  
1  1  45
0  2  74
2  2  54
1  4  44

现在我想要列a和b不相同的行.所以预期的输出是

a  b  c 
0  2  74
1  4  44

我怎样才能做到这一点？

考虑一个 Pandas 数据框，例如：

df = pd.DataFrame([[0,2],[1,0],[7,99]],index=[3,4,8], columns = ["R1","R2"])

给予：

   R1  R2
3   0   2
4   1   0
8   7  99

当我想通过某个值的条件删除一行时，我要么使用

df = df.drop(df[df["R1"] == 1].index)

或者

df = df.drop(df.index[np.where(df["R1"] == 1)[0]])

或者

df = df.drop(df.loc[df['R1'] == 1].index)

两个都超级麻烦。您知道实现此目的的更简单的语法吗？

例如，如果有类似 idrop 函数的东西，第二个选项会更易读：

df = df.idrop(np.where(df["R1"] == 1)[0])

编辑：

我原以为这比df = df[df['R1'] != 1]仅仅删除一行的性能要低。（庞大的数据库...）

我开始学习熊猫。我在这里看到了很多问题，人们问如果列匹配特定值，如何删除行。

就我而言，情况正好相反。想象一下有这个数据框：

您想知道的是，如果任何列在其任何一行中有 value salty，则应删除该列，结果是：

我已经尝试过与此有几个相似之处：

if df.loc[df['A'] == 'salty']:
   df.drop(df.columns[0], axis=1, inplace=True)

但是我在查找有关如何根据该列的行值删除列的文档方面非常迷茫。该代码是查找特定列并始终删除第一列的组合（因为我的想法是在for循环中的所有列中搜索该列中一行的值。

我想从 A 列中最后一个单词为“oo”的列中选择行，我该如何执行此操作。

我浏览了链接：-根据 pandas 列中的值从 DataFrame 中选择行

我尝试过的：-

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo baroo foos 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 …

我有一个以下格式的 pandas DataFrame：

df.head()

        y   y_pred
599     0   0
787     9   9
47      2   2
1237    1   1
1069    6   6

我想找到行/索引号 - 其中 y != y_pred。

我正在努力做到这一点，Select但无法做到。请帮忙。

TIA

我想在 Excel 输出中仅显示筛选后的行。下面是例子，

df = pd.DataFrame({'Data': [1, 2, 3, 4, 
                               5, 6, 7]}) 

writer = pd.ExcelWriter('pandasEx.xlsx',  
                   engine ='xlsxwriter') 

df.to_excel(writer, sheet_name ='Sheet1') 
writer.save() 

对于输出，我想隐藏'Data' < 5. 这个怎么做？相当于应用过滤器并保存Excel。

我知道如何删除 pandas 中的重复项或过滤 pandas 中的内容。但我不想在 pandas 中删除它们，我只想在 Excel 中应用过滤器。用例是用户将在 Excel 中拥有完整的数据，但某些行将被隐藏，如果用户愿意，他们可以在 Excel 中取消隐藏它们并查看数据。希望这能解释用例

谢谢

我的问题很简单 - 我有下表:

+----------+-------+------------+--------+
| industry | class | occupation | value  |
+----------+-------+------------+--------+
|      170 |     4 |       1000 |  123.3 |
|      180 |     7 |       3600 | 4543.8 |
|      570 |     5 |        990 |  657.4 |
+----------+-------+------------+--------+

我想创建一个名为"type"的新列.此列的值基于这些多个条件

• 等级= 7:QWE
• 等级= 8:ASD
• Class = 1或2:ZXC
• Class = 4,5或6 AND Industry = 170-490或570-690 AND Occupation> = 1000:IOP
• 等级= 4,5或6和行业= 170-490或570-690并且占用10-3540之间:JKL
• 其他:BNM

结果表将如下所示:

+----------+-------+------------+--------+------+
| industry | class | occupation | value  | type |
+----------+-------+------------+--------+------+
| …

我必须做，也许是一件简单的事情，但我完全不知道该怎么做。我有一些代码：

data = df_new.assign(result=df_new['text'].isin(df_oryginal['text']).astype(str))
df_same = pd.DataFrame(data)

输出是：

                                                     text  name          index  result
0                                               some text  filename        0    False
1                                               some text  filename        1    True
2                                               some text  filename        2    False
3                                               some text  filename        3    False
4                                               some text  filename        4    True
...                                                  ...          ...    ...    ...
36213                                           some text  filename    36213    False
36214                                           some text  filename    36214    False
36215                                           some text  filename    36215    True

现在我只想选择 df_same['result'] == True 的这些行，但我不知道如何。我已经查遍了谷歌...请帮助我，提前感谢您的回答:)

我有一个数组（名称df）和数据框（名称data）。

数组由唯一的 id 组成，例如df=array([10,11,12])。

Dataframe 由 3 列组成：data、id、value。

我想以这样的方式过滤数据帧，它应该只包含数组中指定的 id