1、部分数据截图如下所示，我们需要筛选出label为0所在的行并将其保存在test.c衡痕贤伎sv文件中。完整代码如下所示。 import pand锾攒揉敫as as pd data = pd.read_csv('./数据/商品需求训练集.csv') data.label.isin([0.0]) data1 = data[data.label.isin([0.0])] data1.to_csv('./test.csv')
2、第一步，使用read_csv读取对应的文件，使用isin()方法获取label值为0.0的谱驸扌溺列，操作如下所示。data.label.isin([0.0])结果如下所示。可以看到isin()方法返回一个布尔索引，当label的值为0时，索引为True，label为1时得到的值为False。最后根据布尔值来筛选出你想要的数据。
3、第二步，把上方获取索引的代码即data.label.isin([0.0]) 放在data[]里面即可。并将返回值放置data1中，即可获得label为0.0对应的行，结果如下。
4、第三步，调用to_csv方法把data1保存到test.csv文件中，文件名可自取，对应代码如下：data1.to_csv('./test.csv')
5、总结来说，主要使用isin()方法获取对应索引，然后再去获取满足条件的值，isin()方法也传入多个值以可以一次性查询多值，代码示例如下所示。data.isin([0.0, 100.0])