Python 熊猫：基于搜索行查找列值

假设我在熊猫中有一个数据帧：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
                   'B': 'one one two three two two one three'.split(),
                   'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})

数据帧

df

如下所示

      A      B  C   D
 0  foo    one  0   0
 1  bar    one  1   2
 2  foo    two  2   4
 3  bar  three  3   6
 4  foo    two  4   8
 5  bar    two  5  10
 6  foo    one  6  12
 7  foo  three  7  14

---

当

C

等于1时，如果我想得到

D

的值，如何编写代码？换句话说，当

C=1

时，如何返回

D

值，即

2

？

您可以根据条件搜索数据帧（此处“C”==1），然后通过索引查找获得列

这将返回一个序列，您必须使用

.values

获取NumPy数组

>>> df
     A      B  C   D
0  foo    one  0   0
1  bar    one  1   2
2  foo    two  2   4
3  bar  three  3   6
4  foo    two  4   8
5  bar    two  5  10
6  foo    one  6  12
7  foo  three  7  14
>>> df[df["C"] == 1]["D"].values
array([2])
>>> df[df["C"] == 1]["D"].values[0]
2
>>> 

参考资料

---

您可以筛选并使用

.loc

：

result = df.loc[df.C == 1, "D"]

注释中指出的替代等效语法：

result = df.loc[df['C'].eq(1), 'D']

---

虽然您可以“链式”操作，例如

df[df.C==1][“D”]

将得到正确的结果，但在数据缩放时，您会遇到性能不佳的问题。

您是否尝试过使用

.loc

？

df.loc[df['C'].eq（1），'D']