从过滤的pandas数据帧中获取整数索引值

在使用pandas进行数据分析和处理时，可以通过一系列操作筛选、过滤数据，并获取整数索引值。

首先，我们可以使用布尔索引来过滤pandas数据帧。布尔索引是一种通过逻辑运算符（例如等于、大于、小于等）筛选数据的方法。以下是获取整数索引值的步骤：

1. 首先，导入pandas库并创建一个数据帧：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [6, 7, 8, 9, 10],
        'C': [11, 12, 13, 14, 15]}
df = pd.DataFrame(data)

这将创建一个包含三列（A、B、C）的数据帧df。

1. 接下来，使用布尔索引筛选数据。例如，如果我们想获取列A中大于2的行的整数索引值，可以执行以下操作：

filtered_df = df[df['A'] > 2]
indices = filtered_df.index.values

在这个例子中，filtered_df是一个包含筛选后的行的新数据帧。indices是一个包含这些行整数索引值的数组。

1. 如果只需要获取整数索引值，可以直接使用.index.values方法，如下所示：

indices = df[df['A'] > 2].index.values

这样就可以直接获取到大于2的行的整数索引值。

综上所述，以上步骤展示了从过滤的pandas数据帧中获取整数索引值的方法。根据具体的数据和需求，可以使用不同的条件和操作来实现所需的结果。

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