根据请求的列获取dataframe（python）的子集

我对python中的

dataframe

有以下问题：

我有一个

dataframe

，它有一个ID列（不是索引）和其他列。 现在我想编写一个代码，返回一个新的数据框，其中所有行在columnx中的值都与请求的项ID相同。它还应该包含数据框df的所有列

def子集（itemID）：
columnxValue=df[df['ID']==itemID]['columnx']
子集=df[df['columnx']==columnxValue]
返回子集

如果我这样做，我总是得到错误“只能比较相同标签的系列对象

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我把问题改得更清楚了。

你的意思是这样的吗？ 您将

ItemID

作为

subset

函数的参数。然后它检查

ItemID

是否对应于

ID

列中的值。它从

ItemID

等于

ID

列中的行返回

columnx

中的值

def subset(itemID):
 columnValueRequest = df[df['ID'] == itemID][columnx]
 subset = df[df[columnx] == columnValueRequest]
 return subset

您可以按如下方式使用：

def subset(itemID):
    columnValueRequest = df.loc[df['ID'] == itemID, 'columnx'].iloc[0]
    subset1 = df[df['columnx'] == columnValueRequest]
    return subset1

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由于要获取值，而不是变量

columnValueRequest

的序列，因此必须进一步使用

.iloc[0]

来获取（第一个）值。

解释/伪代码对我来说并不完全清楚。如果您可以包含一个小样本数据帧，并使用该数据帧解释您正试图基于什么条件获取哪些值，这会有所帮助。谢谢！这已经有所帮助，但我始终会得到错误“只能比较标签相同的系列对象…这将返回请求集itemID的columnx。但我需要的是一个包含所有行的数据帧，这些行在columnx中的值与请求的值相同itemID@Python101请参阅上面的编辑。我总是得到一个错误，即未定义columnx。如果我用df['columnx']替换它，它会返回所有的行columnx条目，错误是[columns]@Python101用一对单引号括住

columnx

。它可以工作！谢谢