在pandas数据帧中,要获取共享一列中的值的行,并组合另一列中的值,可以使用条件筛选和列操作来实现。
首先,使用条件筛选来获取共享一列中的值的行。假设我们有一个名为df的数据帧,其中包含两列:列A和列B。我们想要获取列A中值为x的行,可以使用以下代码:
selected_rows = df[df['A'] == 'x']
这将返回一个新的数据帧selected_rows,其中包含列A中值为x的所有行。
接下来,我们可以使用列操作来组合另一列中的值。假设我们想要将列B中的值与选定的行中的值进行组合,可以使用以下代码:
combined_values = selected_rows['B'].values
这将返回一个包含列B中对应行的值的数组combined_values。
综合起来,完整的代码如下:
selected_rows = df[df['A'] == 'x']
combined_values = selected_rows['B'].values
这样,我们就获取了共享一列中的值的行,并组合了另一列中的值。
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