pandas DataFrame筛选price等于820000整行的方法咨询

当前代码遍历对象写错了：autos.columns返回的是DataFrame的列名列表，每个元素都是字符串类型的列名，对字符串使用["price"]这种字符串键做索引，就会触发「字符串索引必须为整数」的报错，且代码中未定义index变量，即使遍历逻辑正确也无法正常输出。

优先方案：pandas布尔索引（无需循环，效率最高） #

不需要写for循环逐行判断，直接做条件筛选即可拿到所有price字段等于820000的整行数据：

# 筛选符合条件的所有行
target_rows = autos[autos["price"] == 820000]
print(target_rows)

如果需要逐行拆分打印，可以搭配iterrows()遍历：

for row_index, row_data in target_rows.iterrows():
    print(f"行索引：{row_index}")
    print(row_data)

iloc实现方式 #

iloc是按行的整数位置取值，需要先定位符合条件的行的整数位置，再逐行取出：

# 获取所有符合条件的行的整数位置
match_index = autos.index[autos["price"] == 820000].tolist()
# 遍历位置用iloc取整行打印
for pos in match_index:
    print(autos.iloc[pos])

排查提示：如果运行后没有输出结果，先检查price列的数据类型，如果列值带货币符号、千分位分隔符属于字符串类型，先做清洗转成数值类型再做等值判断，参考转换代码：

autos["price"] = autos["price"].str.replace(r"[\$,]", "", regex=True).astype(int)

内容的提问来源于stack exchange，提问作者davidfunction