在pandas中怎么样实现类似mysql查找语句的功能：
select * from table where column_name = some_value;
pandas中获取数据的有以下几种方法：
假设数据如下:
import pandas as pdimport numpy as npdf = 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})
布尔索引
该方法其实就是找出每一行中符合条件的真值(true value)，如找出列A中所有值等于foo
df[df['A'] == 'foo'] # 判断等式是否成立
位置索引
使用iloc方法，根据索引的位置来查找数据的。这个例子需要先找出符合条件的行所在位置
mask = df['A'] == 'foo'pos = np.flatnonzero(mask) # 返回的是array([0, 2, 4, 6, 7])df.iloc[pos]#常见的iloc用法df.iloc[:3,1:3]
标签索引
如何DataFrame的行列都是有标签的，那么使用loc方法就非常合适了。
df.set_index('A', append=True, drop=False).xs('foo', level=1) # xs方法适用于多重索引DataFrame的数据筛选# 更直观点的做法df.index=df['A'] # 将A列作为DataFrame的行索引df.loc['foo', :]# 使用布尔df.loc[df['A']=='foo']
使用API
pd.DataFrame.query方法在数据量大的时候，效率比常规的方法更高效。
df.query('A=="foo"')# 多条件df.query('A=="foo" | A=="bar"')
数据提取不止前面提到的情况，第一个答案就给出了以下几种常见情况：1、筛选出列值等于标量的行，用==
df.loc[df['column_name'] == some_value]
2、筛选出列值属于某个范围内的行，用isin
df.loc[df['column_name'].isin(some_values)] # some_values是可迭代对象
3、多种条件限制时使用&，&的优先级高于>=或<=，所以要注意括号的使用
df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)]
4、筛选出列值不等于某个/些值的行
df.loc[df['column_name'] != 'some_value']df.loc[~df['column_name'].isin('some_values')] #~取反
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