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如何根据pandas中某些列中的值从DataFrame中选择行？
在SQL中我会使用:

SELECT *
FROM table
WHERE colume_name = some_value

我试着看看熊猫文档,但没有立即找到答案.

对于每对src和dest机场城市,我想在a给定列值的情况下返回列的百分位数b.

我可以手动执行此操作:

示例df只有2对src/dest(我的实际df中有数千个):

dt  src dest    a   b
0   2016-01-01  YYZ SFO 548.12  279.28
1   2016-01-01  DFW PDX 111.35  -65.50
2   2016-02-01  YYZ SFO 64.84   342.35
3   2016-02-01  DFW PDX 63.81   61.64
4   2016-03-01  YYZ SFO 614.29  262.83

{'a': {0: 548.12,
  1: 111.34999999999999,
  2: 64.840000000000003,
  3: 63.810000000000002,
  4: 614.28999999999996,
  5: -207.49000000000001,
  6: 151.31999999999999,
  7: -56.43,
  8: 611.37,
  9: -296.62,
  10: 6417.5699999999997,
  11: -376.25999999999999,
  12: 465.12,
  13: -821.73000000000002,
  14: 1270.6700000000001,
  15: -1410.0899999999999,
  16: …

这个问题与这两个问题another和thisone非常相关，我什至会使用这个问题上非常有用的公认解决方案中的示例。这是已接受的解决方案中的示例（归功于 unutbu）：

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 …