Pandas路

import numpy as np
import pandas as pd

new_arr = np.array([[11, "apples", 22, 11], [12, "pear", 24, 11], [13, "banana", 18, 11], [14, "pear", 17, 11]])

df = pd.DataFrame(new_arr,columns=['A','B','C','D'])

result = df[df.B=='pear']
print(result)
'''
    A     B   C   D
1  12  pear  24  11
3  14  pear  17  11
'''
#or

result_2 = df['B'].drop_duplicates()
print(result_2)
'''
0    apples
1      pear
2    banana
'''

然而，您可以使用unique（）来代替drop_duplicate，但这种方式更快。

根据您的问题，使用numpy似乎不是必需的，因此这就是您使用标准列表理解的方法。
我假设输入名为data。
首先，我们迭代列表中的每一项，得到每个单词的关键字

[item[1] for item in data]

这将生成单词列表（每个子数组的第二个元素）

['apples', 'pear', 'bannana', 'pear']

但是我们并不希望这个数组作为我们的结果，我们希望check这个数组来得到我们的结果，所以使用同样的for..in语法，我们可以在迭代的时候检查每一项

[item[1] for item in data if item[1] == 'pear']

让我们

['pear', 'pear']

现在我们已经过滤了所有的pear子数组，但是我们真正想要的是第一个元素（或者整个对象），这样我们就可以在for...in列表解析的开始改变我们“选择”的索引。

[item[0] for item in data if item[1] == 'pear']

这会给予我们

[12, 14]

如果确实需要整个项，则可以选择根本不对结果进行索引

[item for item in data if item[1] == 'pear']

[[12, 'pear', 24, 11], [14, 'pear', 17, 11]]

1.* 或者，我如何找到第2列中唯一的值，例如苹果，梨和香蕉。然后按梨过滤，只找到梨的数据。[12，"pear"，24，11]，[14，"pear"，17，11]。
我相信以上的问题，你已经自己回答了。如果我理解错了，请纠正我。
1. 如何将数组更改为仅显示来自用户pear的数据？我想收集用户pear的第1列中的所有值。（12，14）*
如果只想从第1列收集，可以转置代码创建的数组，并返回第一个数组。

new_arr = np.array([[11, "apples", 22, 11], [12, "pear", 24, 11], [13, "bannana", 18, 11], [14, "pear", 17, 11]])
new_val = np.array(["pear"])
result = np.in1d(new_arr[:, 1], new_val)
z = new_arr[result]

上面是你写的，你可以接着做：

print(z.T[0])

#If you want it in list, you can do
#print(list(z.T[0]))

输出：
数组（['12'，'14']，数据类型='〈U21'）