根据不同的列值调用列名？

Question

我想非常简单地基于不同的列值在df中调用一列。

下面是我要使用的方法，但是如何在此之上添加另一种方法，即在名为分钟或 df ['minutes'] 的列中提供所有值如果另一个名为 column_name 的值是特定值？

df.loc[df['column_name'] == some_value]

样本数据：

column_name | Minutes
   1-5           19
   6-10          22
   11-15          8
   1-5           11
   6-10          33

我要过滤column_name =该列中的任何值，并返回分钟列下的所有值。

因此，如果column_name为1-5，则返回“分钟”列中的所有值

Answer 1

DataFrame通常包含多个行（和列）。

因此，如果您询问特定列（例如 xx ）是否具有某些值：

self

您将获得具有以下内容的布尔系列：

从 df 复制的
• 索引，
• 值，说明是否 xx 列在此行 == 20 。

所以我假设您质疑给定列中的特定值 实际上应表示为：此列中的 any 个元素 有特殊价值吗？。

您可以使用 any（）函数对其进行检查：

included

这次，结果将是单 布尔值。

您可以写：

df.xx == 20

当然可以质疑如果不可以的话？ 您是否要在 result 变量中的另一个列？

另一种方法是在某些变量中设置列名， 根据您的某些逻辑说出 src_col 。

然后，设置此变量，您可以将所需的列引用为：

(df.xx == 22).any()

请注意，这次：

• 列名在方括号之间，
• 但不用撇号包围

因此目标列名称由该变量的值表示。

以及 Chris90 关于评论的评论：

如果您写 df.loc [df ['column_name'] =='1-5'，'Minutes'] 您将从以下位置获得单个值：

• 在列名中包含 1-5 （ string ）的行，
• 分钟列。

但是您写道，您希望从此列中所有值。

Answer 2

您是否希望返回的值比数据框或序列之类的东西更简单：

[19,11]

这个？

然后使用如下所示的tolist（）方法：

df.loc[df['column_name'] == "1-5"]["Minutes"].tolist()