Pandas 根据值查索引

一、根据列条件，获取行索引号并转成列表

在dataframe中根据一定的条件，得到符合要求的某些行元素所在的位置

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'BoolCol': [1, 2, 3, 3, 4],'attr': [22, 33, 22, 44, 66]},   index=[10,20,30,40,50])  
print(df)  
a = df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index.tolist()    
print(a)  
输出
  BoolCol  attr  
10        1    22  
20        2    33  
30        3    22  
40        3    44  
50        4    66  
[30]  

注意：
df[(df.BoolCol==3)&(df.attr==22)].index返回的是index对象列表，需转换为普通列表格式时用tolist()方法

YueDian.loc[ YueDian['时间'] == date ]['日耗(万吨)'].index.tolist()[0]

二、根据列条件，选取dataframe数据框中的数据

选取等于某些值的行记录 用

"== "

df.loc[df['column_name'] == some_value]
# 选取某列是否是某一类型的数值 用 isin
df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]
# 多种条件的选取 用 &
df.loc[(df['column'] == some_value) & df['other_column'].isin(some_values)]
# 选取不等于某些值的行记录 用 ！=
df.loc[df['column_name'] != some_value]
# isin返回一系列的数值,如果要选择不符合这个条件的数值使用~
df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)]

原文：https://blog.csdn.net/huang_susan/article/details/80626698