pandas官方对DataFrame的定义了三个特点：Two-dimensional(二维), size-mutable(尺寸可变), potentially heterogeneous tabular data(潜在的异构表格型数据)。

通俗的说，DataFrame是一种表格型数据结构，由行(rows)和列(columns)组成，index为行索引，column为列索引。我们可以对整行和整列进行操作。可以理解成是一种存放Series对象，结构类似于字典的容器。

由于DataFrame用起来方便，很多库都基于DataFrame编写。接下来介绍DataFrame如何根据列值选择行。

1、要选择列值等于标量的行，可以使用==。

df.loc[df[‘column_name’] == some_value]

2、要选择列值在可迭代中的行，可以使用isin。

df.loc[df[‘column_name’].isin(some_values)]

将多个条件与&：

df.loc[(df[‘column_name’] >= A) & (df[‘column_name’] <= B)]

注意括号。

3、由于Python的运算符优先级规则，&绑定比<=and更紧密>=。

因此，最后一个例子中的括号是必要的。

没有括号

df[‘column_name’] >= A & df[‘column_name’] <= B

被解析为

df[‘column_name’] >= (A & df[‘column_name’]) <= B

以上就是Python DataFrame根据列值选择行的方法，希望对大家有所帮助。