本教程是熊猫切片的很好的教程。确保您签出。在一些片段上…要对带有条件的数据帧进行切片，请使用以下格式：
>>> df[condition]
这将返回数据框的一部分，您可以使用对其建立索引iloc。这是您的示例：
>>> df[df.A > 3].iloc[0]
A 4 B 6 C 3 Name: 2, dtype: int64
如果您真正想要的是行号，而不是使用iloc，则为df[df.A > 3].index[0]。
获取第一行，其中A> 4 AND B> 3：
>>> df[(df.A > 4) & (df.B > 3)].iloc[0]
A 5 B 4 C 5 Name: 4, dtype: int64
获取第一行，其中A> 3 AND（B> 3 OR C> 2）（返回第2行）
>>> df[(df.A > 3) & ((df.B > 3) | (df.C > 2))].iloc[0]
A 4 B 6 C 3 Name: 2, dtype: int64
现在，对于最后一种情况，我们可以编写一个函数来处理返回降序排列的帧的默认情况：
>>> def series_or_default(X, condition, default_col, ascending=False):
... sliced = X[condition]
... if sliced.shape[0] == 0:
... return X.sort_values(default_col, ascending=ascending).iloc[0]
... return sliced.iloc[0]
>>>
>>> series_or_default(df, df.A > 6, 'A')
A 5
B 4
C 5
Name: 4, dtype: int64
如预期的那样，它返回第4行。
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