Python如何从pandas DataFrame中查询指定建筑类型对应的Probability 1值

你可以选择以下两种常用方式实现查询需求：

• 方案1：先将建筑类型列设为索引，后续查询效率更高，适合需要多次查询的场景

# 数据预处理步骤，仅需执行一次
df = df.set_index('Building')

# 查询示例：获取Office对应的Probability 1值
target_type = "Office"
prob1 = df.loc[target_type, "Probability 1"]

执行后prob1的取值就是0.49，符合预期。

• 方案2：不修改原DataFrame结构，直接用布尔索引查询，适合单次查询场景

target_type = "Office"
prob1 = df.loc[df["Building"] == target_type, "Probability 1"].iloc[0]

跨脚本调用说明 #

如果需要在其他脚本中调用该数据，建议你先把DataFrame持久化存储为pickle格式，避免重复构造数据：

1. 原数据脚本中执行存储：

df.to_pickle("building_prob.pkl")

2. 其他需要调用的脚本中封装查询逻辑即可：

import pandas as pd

def query_building_prob1(building_type):
    df = pd.read_pickle("building_prob.pkl")
    # 增加容错判断，避免输入不存在的建筑类型时报错
    if building_type not in df["Building"].values:
        return None
    return df.loc[df["Building"] == building_type, "Probability 1"].iloc[0]

# 调用示例
print(query_building_prob1("Office"))

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Karla Andrea Sandoval