如果满足条件，则从python数据帧中选择值

我的数据框如下所示：

df_data = pd.read_csv("SKU12345.csv", index_col=0)

If 'Fall' == 'WE' 
and if 'Wert' of this row > 100:
print('Wert' of row with 'Fall' == 'WE')

其中，我引用的CSV具有以下值：

  SKU,Tag,Fall,Wert  
 0,12345,1,WE,1000
 1,12345,1,ABV,10
 2,12345,1,PRO,0
 3,23456,2,WE,10000

我想做一个if条件，如下所示：

df_data = pd.read_csv("SKU12345.csv", index_col=0)

If 'Fall' == 'WE' 
and if 'Wert' of this row > 100:
print('Wert' of row with 'Fall' == 'WE')

我希望得到的结果是

1000
10000

---

非常感谢你

这就是你要找的吗

for v in df[(df['Wert'] > 100) & (df['Fall'] == 'WE')]['Wert'].values:
    print(v)

基本上，您首先在

Wert

列中按大于100的所有值过滤数据帧，在

WE

列中按

Fall

过滤数据帧

df[(df['Wert'] > 100) & (df['Fall'] == 'WE')]

&

需要链接多个条件-不能用

和

或

&

afaik替换

然后直接访问列

Wert

中的值

df[(df['Wert'] > 100) & (df['Fall'] == 'WE')]['Wert'].values

---

列的

.values

以

numpy.array

的形式返回列的数据，因此您可以像列表一样循环它。

哦，我没有注意到这一点。诚然，这不包括在内，但可以更改。等一下，我会更新我的答案你在4个小时的调查后救了我；）干杯，没问题-如果你更经常地与熊猫一起工作，你应该读一下韦斯·科金尼的《数据分析》一书。它很好地解释了图书馆，是一个很好的参考资料。