訪問另一列按值，熊貓

我有一個數據幀如下：訪問另一列按值，熊貓

Type  Name   Category    
    Bird  Flappy Bird Air  
    Bird  Pigeon   Air  
    Pokemon Jerry   Aquatic  
    Pokemon Mudkip   Aquatic 
    Animal Lion   Terrestrial 
    Bird  Pigeon   Air2

對於喜歡說"Pigeon"給定的名字，我需要在類別欄訪問相應的價值，即它應該給我的字符串"Air"。
我有2個值Pigeon，但我需要返回「空氣」的第二個觀察。

請注意，我是根本沒有使用索引，所以有第二個觀察與iloc不會做的事情。我需要通過價值在另一列訪問它。

或者類似的東西獲得的指數「鴿子」和使用得到相應的列值就行了。

來源

2014-05-06 Hypothetical Ninja

不知道你的「不使用索引」的評論，因爲施工的每個數據幀都有一個索引...它是不可能有一個沒有。在這種情況下，不'df [df.Name =='Pigeon']。類別'工作嗎？ – cwharland

其實這樣做會更好，獲得當前「Pigeon」的索引並使用該索引在「類別」 –

@cwharland中獲得相應的值您的解決方案的工作，只是爲索引部分添加一個條件並將其框架在一個答案中..：） –

使用loc

所以你例如：

df.loc[df.Name == 'Pigeon', 'Category']

會給你想要的

實例什麼：

In [17]: 

import io 
import pandas as pd 
temp = """Type  Name   Category    
Bird  Flappy_Bird Air  
Bird  Pigeon   Air  
Pokemon Jerry   Aquatic  
Pokemon Mudkip   Aquatic 
Animal Lion   Terrestrial""" 

df = pd.read_csv(io.StringIO(temp), sep='\s+') 
df 
Out[17]: 
     Type   Name  Category 
0  Bird Flappy_Bird   Air 
1  Bird  Pigeon   Air 
2 Pokemon  Jerry  Aquatic 
3 Pokemon  Mudkip  Aquatic 
4 Animal   Lion Terrestrial 

[5 rows x 3 columns] 
In [19]: 

df.loc[df.Name == 'Pigeon','Category'] 
Out[19]: 
1 Air 
Name: Category, dtype: object

如果你有多個值，只是希望先用idxmin：

In [24]: 

df.ix[(df.Name == 'Pigeon').idxmin(),'Category'] 
Out[24]: 
'Air'

編輯

所以對我們有多個值，你要訪問的各個值，您可以檢查索引值，並直接訪問它們的情況：

在[ 23：

df.loc[df.Name=='Pigeon','Category'].index.values 
Out[23]: 
array([1, 5], dtype=int64) 
In [26]: 

df.loc[df.Name=='Pigeon','Category'][5] 
Out[26]: 
'Air2'

或者如果你想遍歷他們，那麼系列具有iteritems()方法：

In [28]: 

df.loc[df.Name=='Pigeon','Category'].iteritems() 
Out[28]: 
[(1, 'Air'), (5, 'Air2')]

任一應滿足你的要求

來源

2014-05-06 07:18:24 EdChum

是的當然..更新你的答案。並讓我們清理註釋部分 –

訪問另一列按值，熊貓

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