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在数据帧中，根据一定的条件，我们可以得到符合要求的行元素的位置。
代码如下：
[Python]查看纯拷贝
DF=pd.数据帧（{“BoolCol”：[1，2，3，3，4]，“attr”：[22，33，22，44，66]}，
index=[10,20,30,40,50]）打印（df）
a=df[（df.BoolCol==3)&安培（数据框属性==22)]. 索引.tolist（）
打印（a）
DF如下所示。上面，通过选择“boolcol”值为3，“attr”值为22的行，我们可以得到该行在DF中的位置
注意：返回的位置是索引列表，根据索引的不同而不同。这很容易成为数组中的默认下标。
[python]查看纯拷贝
BoolCol attr
10 1 22
20 2 33
30 3 22
40 3 44
50 4 66
[30]
~熊猫.DataFrame.iterrows
DataFrame.ItErrors文件（）
迭代整个数据帧的行，并返回（索引、序列）对。
将numpy作为np导入
将pandas作为pd导入
定义map（data，exp）：
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