Python 如何在数据帧中选择相应的列字段值？

因此，我创建了一个数据框架，如下所示-

|id    |  Image_name   | result   | classified  |
-------------------------------------------------
|01    |  1.bmp        |  0       |  10         |
|02    |  2.bmp        |  1       |  11         |
|03    |  3.bmp        |  0       |  10         |
|04    |  4.bmp        |  2       |  12         |

现在，在我的目录中有一个名为images的文件夹，其中存储了所有.bmp文件（1.bmp、2.bmp、3.bmp、4.bmp等等）

---

我试图编写一个脚本，自动在数据框的“Image_name”中查找这些文件，并分别返回它们的结果和分类值

 import pandas as pd
 import glob
 import os
 data = pd.read_csv("filename.csv")
 for file in glob.glob("*.bmp"):
     fname = os.path.basename(file)

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这是我的初始代码，我想找到提取的所有fname，然后检查数据框中是否存在以下fname，并显示其结果和分类列。

似乎您只想访问

Image\u name

与文件相同的行，并获得

结果

和

分类

列

试试这个：

将熊猫作为pd导入
从io导入StringIO
df=pd.read\u csv（StringIO（“”）
id |图像|名称|结果|分类
01 | 1.bmp | 0 | 10
02 | 2.bmp | 1 | 11
03 | 3.bmp | 0 | 10
04 | 4.bmp | 2 | 12
“”“”，sep=r“\s+\\\s+”）
file_example=“2.bmp”
打印（df[df['Image\u name']==文件示例][[“结果”，“分类”]]）

首先从文件夹中获取所有图像名称并存储在列表中

all_files_names=os.listdir("#path to the dir") 

df.loc[df['Image_name'].isin(all_files_names)]

输出（假设所有四个都存在）

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您可以为此使用布尔掩蔽。你可以在下面的链接中阅读更多关于它的信息

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希望这有帮助

如果您需要对许多图像使用相同的算法（几千/十万）。在执行数据帧中的

.isin（）

方法之前，最好使用筛选器所需的列作为数据帧的索引

image_file_names=os.listdir("#path to the dir")

df = df.set_index(df['Image_name'])

df = df.loc[df.index.isin(image_file_names)]

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希望这有帮助：）

您的初始代码必须是“结果值和分类值”。您的意思是什么？

for file_name in df['Image_name']:
    print(df[df['Image_name']== file_name][['result', 'classified']])

image_file_names=os.listdir("#path to the dir")

df = df.set_index(df['Image_name'])

df = df.loc[df.index.isin(image_file_names)]