如何根据另一列正值筛选DataFrame行并将目标列转为列表

直接使用pandas原生的布尔索引即可完成需求，不需要额外编写循环逻辑。

首先构造和描述一致的测试DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    'Word': ['First', 'Second', 'Third', 'Fourth'],
    'Value': [2, 15, -5, 10],
    'Another Column': [1, 2, 30, 22]
})

执行筛选+提取列表的核心代码：

target_list = df.loc[df['Value'] > 0, 'Word'].tolist()

执行后target_list的值就是期望的['First', 'Second', 'Fourth']。

逻辑说明 #

• df['Value'] > 0会逐行判断Value列的数值是否为正，返回由True/False组成的布尔序列，作为行筛选的依据
• df.loc[筛选条件, 列名]是pandas标准的按标签筛选语法，会直接返回符合条件的行对应的Word列值组成的Series对象
• 末尾的.tolist()方法会把pandas的Series对象转换为原生Python列表

内容的提问来源于stack exchange，提问作者blackmamba