如何遍历 Pandas DF 中的列以检查某个值并返回同一行但来自不同列的值？答案

【问题标题】：How to iterate over a column in a Pandas DF to check for a certain value and return a value in the same row but from a different column?如何遍历 Pandas DF 中的列以检查某个值并返回同一行但来自不同列的值？
【发布时间】：2020-02-07 09:36:17
【问题描述】：

df 包含基于事件的足球数据。因此，我要做的是遍历 action_name 列并查找值“目标”（如果找到），然后我想存储与“目标”操作名称位于同一行的多个其他列的值。以下是数据结构的示例。

所以在这种情况下，我想为 DF 中的每个目标返回 pos_dest_x、pos_dest_y 和 possesion_number，并将它们存储为新的 DF。

【问题讨论】：

标签： python pandas loops dataframe

【解决方案1】：

这样做的各种方式：

columns_wanted = ['pos_dest_x','pos_dest_y','possession_number']

# 1
df.loc[df.action_name == 'Goal'][columns_wanted]

# 2 
df[df.action_name == 'Goal'][columns_wanted]

# 3
df.query('action_name == "Goal"')[columns_wanted]

在情况 1 和 2 中，您可以使用 df.action_name 或 df['action_name']

您可以在这里找到更多信息：https://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/user_guide/indexing.html

【讨论】：

【解决方案2】：

这应该可以解决问题：

df.loc[df["action_name"]=="Goal", ["pos_dest_x", "pos_dest_y", "possesion_number"]]

【讨论】：

【解决方案3】：

假设您的 df 的名称为 actions_df，您应该能够运行如下内容：

goals_df = actions_df[actions_df['action_name']=="Goal"][['pos_dest_x','pos_dest_y','possession_number']]

从actions_df 中选择行，其中action_name 等于目标，然后将列过滤到您想要查看的列。

【讨论】：

【解决方案4】：

如果您的数据框名为 df.你可以这样做：

reduced_dataset = df[df['action_name']=='Goal']

这将为您生成动作为目标的数据集。

【讨论】：