Pandas获取符合条件的行、获得对应索引，及模拟Excel中的VLOOKUP功能

（作者：陈玓玏）

使用的原始数据集如下：

import pandas as pd

arr = pd.read_excel('C:/Users/cdl/Desktop/空值test_1.xlsx',encoding='gbk')
print(arr)
print(arr.dtypes)

结果：

numTest   timeTest strTest
0      1.0 2017-08-10     one
1      2.0 2018-08-10     two
2      NaN 2019-08-10     NaN
3      3.0        NaT   three
4      NaN        NaT    four
5      4.0 2020-08-10     NaN

numTest            float64
timeTest    datetime64[ns]
strTest             object
dtype: object

获取符合条件的行：
以下的代码是获取DataFrame中numTest列的值大于2的行内容

arr1 = arr[arr['numTest']>2]
print(arr1)

结果：

numTest   timeTest strTest
3      3.0        NaT   three
5      4.0 2020-08-10     NaN

如果想要获取哪几行符合条件，也就是获取符合条件的行的索引值，操作如下：

result = arr[arr['numTest']>2].index.tolist()
print(result)

结果：

[3, 5]

如果想要获取符合条件的行的其他列，也就是相当于Excel中VLOOKUP的功能，可以考虑把要取的行设为索引，如下：

#将timeTest列设为索引
arr = arr.set_index("timeTest")  
print(arr)
#获取对应行索引
result = arr[arr['numTest']>2].index.tolist()
print(arr1)
print(result)

结果：

                numTest strTest
timeTest                   
2017-08-10      1.0     one
2018-08-10      2.0     two
2019-08-10      NaN     NaN
NaT             3.0   three
NaT             NaN    four
2020-08-10      4.0     NaN

   numTest   timeTest strTest
3      3.0        NaT   three
5      4.0 2020-08-10     NaN

[NaT, Timestamp('2020-08-10 00:00:00')]

也可以不改变索引，直接获取过滤后的DataFrame中的特定列：

arr1 = arr[arr['numTest']>2]['timeTest']
print(arr1)

结果：

3          NaT
5   2020-08-10
Name: timeTest, dtype: datetime64[ns]