我发现前面答案的语法是多余的，很难记住。Pandas在v0.13中引入了query（）方法，我更喜欢它。对于您的问题，您可以使用df.query（'col==val'）。

转载自query（）方法（实验）：

In [167]: n = 10

In [168]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(n, 3), columns=list('abc'))

In [169]: df
Out[169]:
          a         b         c
0  0.687704  0.582314  0.281645
1  0.250846  0.610021  0.420121
2  0.624328  0.401816  0.932146
3  0.011763  0.022921  0.244186
4  0.590198  0.325680  0.890392
5  0.598892  0.296424  0.007312
6  0.634625  0.803069  0.123872
7  0.924168  0.325076  0.303746
8  0.116822  0.364564  0.454607
9  0.986142  0.751953  0.561512

# pure python
In [170]: df[(df.a < df.b) & (df.b < df.c)]
Out[170]:
          a         b         c
3  0.011763  0.022921  0.244186
8  0.116822  0.364564  0.454607

# query
In [171]: df.query('(a < b) & (b < c)')
Out[171]:
          a         b         c
3  0.011763  0.022921  0.244186
8  0.116822  0.364564  0.454607

您还可以通过在环境中添加@来访问变量。

exclude = ('red', 'orange')
df.query('color not in @exclude')

我发现前面答案的语法是多余的，很难记住。Pandas在v0.13中引入了query（）方法，我更喜欢它。对于您的问题，您可以使用df.query（'col==val'）。

转载自query（）方法（实验）：

In [167]: n = 10

In [168]: df = pd.DataFrame(np.random.rand(n, 3), columns=list('abc'))

In [169]: df
Out[169]:
          a         b         c
0  0.687704  0.582314  0.281645
1  0.250846  0.610021  0.420121
2  0.624328  0.401816  0.932146
3  0.011763  0.022921  0.244186
4  0.590198  0.325680  0.890392
5  0.598892  0.296424  0.007312
6  0.634625  0.803069  0.123872
7  0.924168  0.325076  0.303746
8  0.116822  0.364564  0.454607
9  0.986142  0.751953  0.561512

# pure python
In [170]: df[(df.a < df.b) & (df.b < df.c)]
Out[170]:
          a         b         c
3  0.011763  0.022921  0.244186
8  0.116822  0.364564  0.454607

# query
In [171]: df.query('(a < b) & (b < c)')
Out[171]:
          a         b         c
3  0.011763  0.022921  0.244186
8  0.116822  0.364564  0.454607

您还可以通过在环境中添加@来访问变量。

exclude = ('red', 'orange')
df.query('color not in @exclude')

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

对于Pandas中给定值的多个列中仅选择特定列：

select col_name1, col_name2 from table where column_name = some_value.

选项位置：

df.loc[df['column_name'] == some_value, [col_name1, col_name2]]

或查询：

df.query('column_name == some_value')[[col_name1, col_name2]]

很好的答案。只有当数据帧的大小接近百万行时，许多方法在使用df[df['col']==val]时往往需要很长时间。我希望“another_column”的所有可能值都对应于“some_column“中的特定值（在本例中是在字典中）。这起作用很快。

s=datetime.datetime.now()

my_dict={}

for i, my_key in enumerate(df['some_column'].values): 
    if i%100==0:
        print(i)  # to see the progress
    if my_key not in my_dict.keys():
        my_dict[my_key]={}
        my_dict[my_key]['values']=[df.iloc[i]['another_column']]
    else:
        my_dict[my_key]['values'].append(df.iloc[i]['another_column'])
        
e=datetime.datetime.now()

print('operation took '+str(e-s)+' seconds')```

您也可以使用.apply：

df.apply(lambda row: row[df['B'].isin(['one','three'])])

它实际上按行工作（即，将函数应用于每一行）。

输出为

   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

结果与@unsubu提到的使用相同

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