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如何在python中清理此df列,然后获取与字符串对应的行索引?

在Python中清理DataFrame(df)列并获取与字符串对应的行索引,可以使用以下步骤:

  1. 导入所需的库:
代码语言:txt
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import pandas as pd
  1. 创建一个示例DataFrame:
代码语言:txt
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df = pd.DataFrame({'A': ['apple', 'banana', 'orange', 'apple'],
                   'B': ['red', 'yellow', 'orange', 'green'],
                   'C': [1, 2, 3, 4]})
  1. 清理df列:
代码语言:txt
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df['A'] = df['A'].str.strip()  # 清除字符串两端的空格
df['A'] = df['A'].str.lower()  # 将字符串转换为小写
  1. 获取与字符串对应的行索引:
代码语言:txt
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indexes = df[df['A'] == 'apple'].index

在上述代码中,我们首先使用str.strip()方法清除'A'列中字符串两端的空格,然后使用str.lower()方法将字符串转换为小写。接下来,我们使用条件筛选df['A'] == 'apple'来获取与字符串'apple'对应的行索引,存储在变量indexes中。

请注意,以上代码仅为示例,实际情况中,你需要根据你的DataFrame结构和需求进行相应的修改。

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