使用numpy.where可以获得更快的结果。

例如，使用unubtu的设置-

In [76]: df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')]
Out[76]: 
     A      B  C   D
0  foo    one  0   0
2  foo    two  2   4
4  foo    two  4   8
6  foo    one  6  12
7  foo  three  7  14

时间比较：

In [68]: %timeit df.iloc[np.where(df.A.values=='foo')]  # fastest
1000 loops, best of 3: 380 µs per loop

In [69]: %timeit df.loc[df['A'] == 'foo']
1000 loops, best of 3: 745 µs per loop

In [71]: %timeit df.loc[df['A'].isin(['foo'])]
1000 loops, best of 3: 562 µs per loop

In [72]: %timeit df[df.A=='foo']
1000 loops, best of 3: 796 µs per loop

In [74]: %timeit df.query('(A=="foo")')  # slowest
1000 loops, best of 3: 1.71 ms per loop

要添加：您还可以执行df.groupby（'column_name'）.get_group（'column_desired_value'）.reset_index（）以生成具有特定值的指定列的新数据帧。例如。，

import pandas as pd
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
                   'B': 'one one two three two two one three'.split()})
print("Original dataframe:")
print(df)

b_is_two_dataframe = pd.DataFrame(df.groupby('B').get_group('two').reset_index()).drop('index', axis = 1) 
#NOTE: the final drop is to remove the extra index column returned by groupby object
print('Sub dataframe where B is two:')
print(b_is_two_dataframe)

运行此命令可以：

Original dataframe:
     A      B
0  foo    one
1  bar    one
2  foo    two
3  bar  three
4  foo    two
5  bar    two
6  foo    one
7  foo  three
Sub dataframe where B is two:
     A    B
0  foo  two
1  foo  two
2  bar  two

要选择列值等于标量some_value的行，请使用==：

df.loc[df['column_name'] == some_value]

要选择列值在可迭代的some_values中的行，请使用isin：

df.loc[df['column_name'].isin(some_values)]

将多个条件与&组合：

df.loc[(df['column_name'] >= A) & (df['column_name'] <= B)]

注意括号。由于Python的运算符优先级规则，&binding比<=和>=更紧密。因此，最后一个示例中的括号是必要的。没有括号

df['column_name'] >= A & df['column_name'] <= B

解析为

df['column_name'] >= (A & df['column_name']) <= B

这导致序列的真值是模糊错误。

---

要选择列值不等于some_value的行，请使用！=：

df.loc[df['column_name'] != some_value]

isin返回布尔级数，因此要选择值不在some_values中的行，请使用~：

df.loc[~df['column_name'].isin(some_values)]

---

例如

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
                   'B': 'one one two three two two one three'.split(),
                   'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})
print(df)
#      A      B  C   D
# 0  foo    one  0   0
# 1  bar    one  1   2
# 2  foo    two  2   4
# 3  bar  three  3   6
# 4  foo    two  4   8
# 5  bar    two  5  10
# 6  foo    one  6  12
# 7  foo  three  7  14

print(df.loc[df['A'] == 'foo'])

产量

     A      B  C   D
0  foo    one  0   0
2  foo    two  2   4
4  foo    two  4   8
6  foo    one  6  12
7  foo  three  7  14

---

如果要包含多个值，请将它们放入列出（或更一般地，任何可迭代的）并使用isin：

print(df.loc[df['B'].isin(['one','three'])])

产量

     A      B  C   D
0  foo    one  0   0
1  bar    one  1   2
3  bar  three  3   6
6  foo    one  6  12
7  foo  three  7  14

---

但是，请注意，如果您希望多次这样做首先创建索引，然后使用df.loc：

df = df.set_index(['B'])
print(df.loc['one'])

产量

       A  C   D
B              
one  foo  0   0
one  bar  1   2
one  foo  6  12

或者，要包含索引中的多个值，请使用df.index.isin：

df.loc[df.index.isin(['one','two'])]

产量

       A  C   D
B              
one  foo  0   0
one  bar  1   2
two  foo  2   4
two  foo  4   8
two  bar  5  10
one  foo  6  12

下面是一个简单的例子

from pandas import DataFrame

# Create data set
d = {'Revenue':[100,111,222], 
     'Cost':[333,444,555]}
df = DataFrame(d)


# mask = Return True when the value in column "Revenue" is equal to 111
mask = df['Revenue'] == 111

print mask

# Result:
# 0    False
# 1     True
# 2    False
# Name: Revenue, dtype: bool


# Select * FROM df WHERE Revenue = 111
df[mask]

# Result:
#    Cost    Revenue
# 1  444     111

如果您想重复查询数据帧，并且速度对您很重要，最好的方法是将数据帧转换为字典，然后通过这样做，您可以将查询速度提高数千倍。

my_df = df.set_index(column_name)
my_dict = my_df.to_dict('index')

制作my_dict字典后，您可以浏览：

if some_value in my_dict.keys():
   my_result = my_dict[some_value]

如果column_name中有重复值，则无法创建字典。但您可以使用：

my_result = my_df.loc[some_value]

使用带有panda>=0.25.00的.query更灵活：

由于panda>=0.25.00，我们可以使用查询方法来使用panda方法过滤数据帧，甚至可以使用带有空格的列名。通常，列名中的空格会给出一个错误，但现在我们可以使用backtick（`）来解决这个问题-请参见GitHub：

# Example dataframe
df = pd.DataFrame({'Sender email':['ex@example.com', "reply@shop.com", "buy@shop.com"]})

     Sender email
0  ex@example.com
1  reply@shop.com
2    buy@shop.com

将.query与方法str.endswith一起使用：

df.query('`Sender email`.str.endswith("@shop.com")')

输出

     Sender email
1  reply@shop.com
2    buy@shop.com

---

此外，我们还可以通过在查询中用@前缀来使用局部变量：

domain = 'shop.com'
df.query('`Sender email`.str.endswith(@domain)')

输出

     Sender email
1  reply@shop.com
2    buy@shop.com