Python—每次A列等于0时，从B列返回值

每次A列等于0时，我都要返回B列的值。我当前的代码：

for i in df:
    checkfornulls = df.ix[(df['A'][i] == 0).idxmin(),'B']
    if checkfornulls is None:
        print "Column A Pass!"
    else:
        print checkfornulls

如果我自己运行它：

checkfornulls = df.ix[(df['A'][i] == 0).idxmin(),'B']
    if checkfornulls is None:
        print "Column A Pass!"
    else:
        print checkfornulls

---

然后，它返回它找到的第一个0。有人知道如何使for循环工作，从而使其返回A等于0的每个实例吗？

pandas

提供了许多方法来完成此任务。至于哪一个是最好的、最具python风格的（不管是什么意思）还是pandantic（另一个虚构的词），这完全是个人的决定

使用

查询

df.query（'A==0'）.B

或

---

df.query（'A==0'）['B']

提供了许多方法来完成此任务。至于哪一个是最好的、最具python风格的（不管是什么意思）还是pandantic（另一个虚构的词），这完全是个人的决定

使用
查询


df.query（'A==0'）.B


或

df.query（'A==0'）['B']
一种方法是

df[df['A']==0]['B']

一种方法是

df[df['A']==0]['B']

用于：

用于：

这是一个泛张力（pythonic）答案。这是也不应该被鼓励的，如果您试图修改它，这里返回的数据将发出警告。这是一个泛张力（pythonic）答案。这是也不应该被鼓励的，如果您试图修改，此处返回的数据将引发警告。此处的选项2不会引发复制警告设置，原因是？此处的选项2不会引发复制警告设置，原因是？此IMO是最类似熊猫的方法，因为这将返回数据视图，而不是副本，并且在修改此IMO时不会引发警告。此IMO是最常见的方法pandas喜欢此方法，因为它将返回数据视图而不是副本，并且在修改时不会发出警告