如何匹配DataFrame中D列指定值获取同一条行对应的A列值

A      B         C                 D
group_997    NaN    Purple    JMHKJALJ_06538
group_998    NaN    Pink      JMHKJALJ_04556
group_999    NaN    Red       JMHKJALJ_09211
group_995    NaN    Green     JMHKJALJ_16378
group_996    NaN    Yellow    JMHKJALJ_81324

原代码逻辑为筛选A列包含JMHKJALJ_16378的行，但目标值实际存储在D列，列名匹配错误导致输出不符合预期。

1. 精确匹配场景（推荐，符合当前需求） #

直接匹配D列等于目标值的行，取对应A列的字符串结果：

result = df.loc[df['D'] == 'JMHKJALJ_16378', 'A'].iloc[0]

运行后result的值就是预期的group_995。

2. 模糊匹配场景 #

如果需要检索D列包含目标字符串的行，可使用str.contains方法：

result = df.loc[df['D'].str.contains('JMHKJALJ_16378'), 'A'].iloc[0]

• df['D'] == 'JMHKJALJ_16378' 生成布尔值序列，标记所有D列等于目标值的行
• loc[布尔序列, 'A'] 筛选符合条件的行，仅返回A列的Series结构结果
• iloc[0] 取出Series中的第一个值，得到最终的字符串格式结果

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