如果Pandas数据框架中的某一列满足某种条件，则返回索引标签

给定一个Dataframe，返回在特定列上满足某些条件的所有索引标签。

解决方案#1：我们可以使用简单的索引操作来选择列中所有满足给定条件的值。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the dataframe
df = pd.DataFrame({'Date':['10/2/2011', '11/2/2011', '12/2/2011', '13/2/2011'],
                   'Product':['Umbrella', 'Matress', 'Badminton', 'Shuttle'],
                   'Last_Price':[1200, 1500, 1600, 352],
                   'Updated_Price':[1250, 1450, 1550, 400],
                   'Discount':[10, 10, 10, 10]})
  
# Create the indexes
df.index =['Item 1', 'Item 2', 'Item 3', 'Item 4']
  
# Print the dataframe
print(df)

输出 :

如果Pandas数据框架中的某一列满足某种条件，则返回索引标签。

现在，我们想找出所有 “更新价格 “大于1000的项目的索引标签。

# Select all the rows which satisfies the criteria
# convert the collection of index labels to list.
Index_label = df[df['Updated Price']>1000].index.tolist()
  
# Print all the labels
print(Index_label)

输出 :
如果Pandas数据框架中的某一列满足某种条件，则返回索引标签。
正如我们在输出中看到的，上述操作已经成功地评估了所有的值，并返回了一个包含索引标签的列表。

解决方案#2：我们可以使用Pandas Dataframe.query()函数来选择所有满足某个列的条件的行。

# importing pandas as pd
import pandas as pd
  
# Create the dataframe
df = pd.DataFrame({'Date':['10/2/2011', '11/2/2011', '12/2/2011', '13/2/2011'],
                   'Product':['Umbrella', 'Matress', 'Badminton', 'Shuttle'],
                   'Last_Price':[1200, 1500, 1600, 352],
                   'Updated_Price':[1250, 1450, 1550, 400],
                   'Discount':[10, 10, 10, 10]})
  
# Create the indexes
df.index =['Item 1', 'Item 2', 'Item 3', 'Item 4']
  
# Print the dataframe
print(df)

输出 :
如果Pandas数据框架中的某一列满足某种条件，则返回索引标签。

现在，我们想找出所有 “更新价格 “大于1000的项目的索引标签。

# Select all the rows which satisfies the criteria
# convert the collection of index labels to list.
Index_label = df.query('Updated_Price > 1000').index.tolist()
  
# Print all the labels
print(Index_label)