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说明

1、布尔索引( df[df['col'] == value] )

2、位置索引( df.iloc[...])

3、标签索引( df.xs(...))

4、df.query(...)应用程序接口

下面将展示每个示例，以及何时使用某些技术的建议。假设我们的标准是 column 'A'=='foo'

（关于性能的注意事项：对于每个基本类型，我们可以通过使用 Pandas API 来保持简单，或者我们可以在 API 之外冒险，通常进入 NumPy，并加快速度。）

设置

我们需要做的第一件事是确定一个条件，该条件将作为我们选择行的标准。我们将从 OP 的案例开始column_name == some_value，并包括一些其他常见用例。

借用@unutbu：

import pandas as pd, 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})

python可以做什么

Python是一种编程语言，内置了许多有效的工具，Python几乎无所不能，该语言通俗易懂、容易入门、功能强大，在许多领域中都有广泛的应用，例如最热门的大数据分析，人工智能，Web开发等。

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