有人可以帮我解决熊猫问题吗？我有一个时间序列数据框，例如：
GOOG AAPL
2010-12-09 16:00:00 591.50 551
2010-12-10 16:00:00 592.21 523
2010-12-13 16:00:00 594.62 578
2010-12-14 16:00:00 594.91 567
2010-12-15 16:00:00 590.30 577
...
我需要遍历每个时间戳并测试 AAPL 是否 > 570。如果是，那么我想为该条目打印 AAPL 的日期和价格。这可能吗？
【问题讨论】：
不需要任何循环，pandas 基于numpy 构建的主要好处之一是它可以轻松地对整个列进行操作。很简单：
df['AAPL'][df['AAPL'] > 570]
输出：
2010-12-13 16:00:00 578
2010-12-15 16:00:00 577
Name: AAPL, dtype: int64
【讨论】：
df.loc[df['AAPL']>570,'AAPL'] 更简洁（如果你做作业，你必须这样做
啊哈，我明白了：
既然它是建立在 numpy 之上的，那么你可以这样做：
my_dataframe[my_dataframe.AAPL > 570]
你几乎完成了。 从这里你有所有对应于 AAPL > 570 的行，现在它只是打印出你需要的值：
valid_rows = my_dataframe[my_dataframe.AAPL > 570]
for row in valid_rows.to_records():
print row[1],row[2]
dataframe.where 可用于搜索整个帧。 我忘记了 pandas 让引用列变得非常容易。
【讨论】：
for row in my_dataframe[my_dataframe.AAPL > 1].to_records(): print row[0],row[2]