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数据选取的使用方法

场景	推荐写法	返回类型	能否赋值
取单列	df['col'] 或 df.col	Series	✅
取多列	df[['c1','c2']]	DataFrame	✅
按标签切片行	df['a':'c']	DataFrame	✅（闭区间）
按位置切片行	df[0:3]	DataFrame	✅（左闭右开）
同时标签选行+列	df.loc[row, col]	Series/DataFrame	✅
同时位置选行+列	df.iloc[r, c]	Series/DataFrame	✅
布尔索引	df[mask] 或 df.loc[mask]	DataFrame	✅（后者更安全）
快速筛选	df.query(expr)	DataFrame	✅（返回副本）

Leetcode题目《1148.文章浏览I》

方法1.使用iterrows()遍历每一行处理

import pandas as pddef article_views(views: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:output = pd.DataFrame(columns=['id'])for index, row in views.iterrows():if row['author_id'] == row['viewer_id']:new_row = pd.DataFrame({'id': [row['author_id']]})output = pd.concat([output, new_row], ignore_index=True)return output.drop_duplicates().sort_values(by='id')

方法2.使用loc筛选条件

import pandas as pddef article_views(views: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:# 创建一个空 DataFrame，指定列名和类型result = pd.DataFrame(columns=['id'])# 过滤条件mask = views['author_id'] == views['viewer_id']ids = views.loc[mask, 'author_id'].drop_duplicates().sort_values()# 赋值给结果result = pd.DataFrame({'id': ids})return result

方法3.不使用loc筛选条件

import pandas as pddef article_views(views: pd.DataFrame) -> pd.DataFrame:# 创建一个空 DataFrame，指定列名和类型result = pd.DataFrame(columns=['id'])# 过滤条件mask = views['author_id'] == views['viewer_id']ids = views[mask]['author_id'].drop_duplicates().sort_values()# ids = views.loc[mask, 'author_id'].drop_duplicates().sort_values()# 赋值给结果result = pd.DataFrame({'id': ids})return result