Python 访问数据帧值

在下面的代码中，当“Type”为LEC时，循环遍历“Type”列下的元素并输出相应的“Schedule”的最佳方式是什么

我正在使用selenium从一个网站导入抓取的数据。然后使用pandas库将表转换为数据帧

   Section Type               Schedule Location
0       A1  LEC    MWF 1:25 pm-2:15 pm  STO B50
1       A1  NaN      R 6:30 pm-8:30 pm     ROOM
2       A2  LEC   MWF 12:20 pm-1:10 pm  STO B50
3       A2  NaN      R 6:30 pm-8:30 pm     ROOM
4       A3  LEC    TR 12:30 pm-1:45 pm  STO B50
5       A3  NaN      R 6:30 pm-8:30 pm     ROOM
6       B1  DIS      T 2:00 pm-3:15 pm  EPC 207
7       B2  DIS      T 3:30 pm-4:45 pm  EPC 207
8       B3  DIS      T 5:00 pm-6:15 pm  EPC 207
9       B4  DIS      R 2:00 pm-3:15 pm  EPC 207
10      B5  DIS      M 2:30 pm-3:45 pm  CAS 324
11      B6  DIS      W 2:30 pm-3:45 pm  CAS 324
12      B7  DIS      R 3:30 pm-4:45 pm  EPC 207
13      SA1  IND   MTWR 1:00 pm-3:00 pm  MCS B29
14      SA2  IND    MTR 6:00 pm-8:30 pm  COM 217
15      SB1  IND  MTWR 11:00 am-1:00 pm  PSY B51
16      SB2  IND    MTR 6:00 pm-8:30 pm  PSY B37
17      A1  LEC  MWF 11:15 am-12:05 pm      STO
18      A1  NaN      R 6:30 pm-8:30 pm      NaN
19      A2  LEC    MWF 2:30 pm-3:20 pm      STO
20      A2  NaN      R 6:30 pm-8:30 pm      NaN
21      A3  LEC     TR 8:00 am-9:15 am      STO
22      A3  NaN      R 6:30 pm-8:30 pm      NaN
23      B1  DIS      M 4:30 pm-5:45 pm      NaN
24      B2  DIS     T 12:30 pm-1:45 pm      NaN
25      B3  DIS      T 3:30 pm-4:45 pm      NaN
26      B4  DIS      W 8:30 am-9:45 am      CAS
27      B5  DIS      W 4:30 pm-5:45 pm      NaN
28      B6  DIS     R 12:30 pm-1:45 pm      NaN

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我问了一个类似的问题，关于根据特定列中的条件在单独的表中访问和存储行。你可能会发现Manish Chaudhary在这里对我的问题给出的答案很有帮助：

最终，我放弃了使用Openpyxl，并用熊猫完成了任务，正如他所演示的那样

编辑：

我提出了一个基于类类型创建单独工作表的代码。这可能不是您想要的，但这可能是一个很好的起点：

d = pd.read_html("https://www.bu.edu/phpbin/course-search/section/?t=casma124")
d = pd.concat(d)
number_of_rows = 1 #number of rows in dataframe
index_range = list(range(number_of_rows))


d = d.loc[:, ["Section", "Type","Schedule", "Location"]]


print(d)

types = ('LEC','NaN','DIS','IND')

for i in types:
    i = str(i)
    leng = len(i)

    try:
        df = d[d.iloc[:, 1].str[:leng]== i]
    except:
        continue


    df.to_excel(i+'.xlsx', index=False)
    print('Sheet {} saved successfully!'.format(i))

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为什么？这样的索引有什么用途？有重复的索引可能会有问题。访问具有特定列值的行的最佳方法是，您应该尝试使用首选的

布尔系列

方法，例如

d[d['Type']==“DIS”]

我想对它们进行分类。我最终希望访问每种类型的类的时间表数据。所以对于每个LEC，它都会输出它的时间表嘿，非常感谢你的帮助！我已经找到了一种方法来重新索引我的数据帧。我现在的问题与访问特定索引更相关。