搜索 Pandas 数据框，在 find 上开始新的搜索

Question

情况是这样 - 我有一个如下所示的数据框：

       Col1      Stats       Values       Details
0    Item545
1                yes           5             77
2                no            13            55
3                maybe         7             44
4    Item327
5                yes           3             99
6                no            7             5
7                maybe         88            7

我需要做的是首先搜索 Col1，然后在 Stats 列上开始新的搜索。例如，查找“Item327”，然后从该行查找“no”。我的最终目标是这个例子是将第 6 行添加到一个新数组中。然后继续搜索。

我已经开始使用 iterrows，但我一直在做第二次搜索

for i, row in df.iterrows():
    if row[0] == "Item327":
        ## Do another iterrows here?
        ## if row[1] == "no":
        ##     output = row

    ## Continue original iterrows 

任何建议将不胜感激 - 谢谢！

Answer 1

根据您的示例：

df = pd.DataFrame([[0, 'Item545', '', '', ''], [1, '', 'yes', 5, 77], [2, '', 'no', 13, 55], [3, '', 'maybe', 7, 44]], columns=['Id', 'Col1', 'Stats', 'Values', 'Details'])

我会先用 NaN 替换空白，然后向前填充 Col1 中的项目：

df = df.replace('', pd.np.nan)

df.Col1 = df.Col1.fillna(method='ffill')

这样您就可以轻松地在 DataFrame 中进行搜索：

res = df[(df.Col1 == 'Item545') & (df.Stats == 'no')]

然后，您可以使用以下方法提取符合这些条件的每一行的内容： res.itertuples() 如果你想使用 NamedTuples 或 res.values.tolist()