Python Pandas是一个开源的数据分析和数据处理库,提供了丰富的数据结构和数据操作功能。在Pandas中,可以使用多种方法来检索多个值的行索引。
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 检索Age列中值为30和40的行索引
indexes = df[df['Age'].isin([30, 40])].index
print(indexes)
输出结果为:
Int64Index([1, 3], dtype='int64')
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 检索Age列中值为30和40的行索引
indexes = df.query('Age in [30, 40]').index
print(indexes)
输出结果为:
Int64Index([1, 3], dtype='int64')
import pandas as pd
# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'Age': [25, 30, 35, 40],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 检索Age列中值为30和40的行索引
indexes = df.loc[df['Age'].isin([30, 40])].index
print(indexes)
输出结果为:
Int64Index([1, 3], dtype='int64')
以上是三种常用的方法来检索多个值的行索引。在实际应用中,可以根据具体的需求选择合适的方法。对于更复杂的数据操作,Pandas还提供了更多的功能和方法,可以根据具体情况进行学习和使用。
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