Python 如何选择具有特定值的列来迭代数据帧中的所有行？

我找到了这个 但我无法从用户输入中找出如何在迭代中做到这一点

no_to_search = input()
with open('jen.csv', 'rt') as f:
    reader = csv.reader(f, delimiter=',')
    for row in reader:
        if no_to_search==row
        df=pd.read_csv('jen.csv')
        for col in df.columns:
            if (df[col] == 1).any():
                print(col)

[通过此链接参考图片]

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我想检索值为1的列名以进行输入行匹配。

这里有一种更有效的方法。更改代码以适合您的问题。向lambda添加另一个条件

df.apply（lambda x:print（x.index[（x['phone no']==号码）和（x.isin（[1]）。值），axis=1）

如果要向数据框中添加列，请执行以下操作：

df['cols']=df.apply（λx:print（x.index[（x['phone no']==number）和（x.isin（[1]）值），axis=1）

我相信有一个非常有效的方法可以做到这一点。这应该是可行的。如果不行，请告诉我

范围内的i（len（df））：
如果df.columns[（df==1.iloc[i]].notna（）：
打印（df.columns[（df==1.iloc[i]].values）

好的，我想我终于完全理解了您的问题。 如果我正确理解了你的问题

• 您希望检索特定行的值与您的条件匹配的列（值=1） 示例代码：

示例数据位于名为“tmp.csv”的cvs文件中，与您的示例完全相同。 您需要列的名称，其中电话号码为7602102000，值为1：

>> df = pd.read_csv("tmp.csv", index_col=0)
>> no = 7602102000  # phone number inputed by your users
>> col_names = df.columns[(df.loc[df.index == no].values==1)[0]]
>> col_names
Index(['car_db', 'van_db'], dtype='object')
>> df[col_names]
            car_db  van_db
7602102000  1       1
7602201132  0       0
7622315645  1       0

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这将打印满足条件的所有列。

是否有要检索的列名的完整列表？如果是：导入熊猫作为pd df=pd.read\u csv（文件名，usecols=list\u of\u col\u names）对不起，我想我误解了你的问题。你能举例说明你想要什么，例如数据的例子，以及你想提取什么吗？@ABotros你能跟进一下吗？我已经用数据的样本图像更新了帖子，我需要检索与输入数对应的值为1的列名。你想迭代所有行和列吗获取包含1的所有列名，或在整个数据帧中查找包含该值的所有列？谢谢..但这将显示匹配条件下整行的列名..我如何才能仅显示我输入的特定行号的列名？

df.columns[（df==1）.iloc[row\u number]].values

User input我的意思是…有四列，即（'phone no'、'db1'、'db2'、'db3'）…我想让用户输入'phone no'作为外部输入，我想在数据帧中将其与'phone no'匹配，并返回列名称，其中1作为值…希望您现在就得到它。

df.apply（lambda x:print（x.index[（x['phone no'==number）&（x.isin（[1]）].values），axis=1）

它为其他行打印空数组，并为该行打印所需的输出。我不能只获取所需的数组吗？共有四列，即（'phone no'，'db1'，'db2'，'db3'））…我想让用户输入'phone no'作为外部输入，我想在dataframe中将其与'phone no'匹配，并返回列名称，其中1作为特定记录的值…我正在获取匹配输出的索引..如何从匹配索引中获取列的值？啊，好的，那么您希望整个列的条件是否满足条件？只需使用df[col_name]调用数据帧。这将返回满足条件的所有列（带值）。

>> df = pd.read_csv("tmp.csv", index_col=0)
>> no = 7602102000  # phone number inputed by your users
>> col_names = df.columns[(df.loc[df.index == no].values==1)[0]]
>> col_names
Index(['car_db', 'van_db'], dtype='object')
>> df[col_names]
            car_db  van_db
7602102000  1       1
7602201132  0       0
7622315645  1       0