使用组合逻辑筛选 Pandas DataFrame 中满足条件的数据行

最新推荐文章于 2023-09-08 01:34:11 发布

BitSlinger

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本文介绍了如何使用Pandas库结合逻辑运算符筛选DataFrame中满足特定条件的数据行，如筛选年龄大于30且城市为北京的记录，或年龄大于30或城市为上海的记录。

使用组合逻辑筛选 Pandas DataFrame 中满足条件的数据行

在数据分析和处理中，经常需要根据特定的条件筛选数据。Pandas 是一个强大的数据处理库，提供了丰富的功能来操作和处理数据。本文将介绍如何使用 Pandas 基于组合逻辑来筛选 DataFrame 中满足条件的数据行。

首先，我们需要导入 Pandas 库并创建一个示例 DataFrame，用于演示筛选操作。以下是一个示例 DataFrame：

import pandas as pd

# 创建示例 DataFrame
data = {
   
   
    '姓名': ['张三', '李四',

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isin 函数接收一个列表作为参数，返回一个布尔值的 Series 对象，其指示每个元素是否出现在该列表中。然后，我们可以使用该 Series 对象来选择 DataFrame 中的特定数据行。在 Pandas 中，我们经常需要根据给定的条件从 DataFrame 中选择特定的数据行。下面是一个简单的实例，展示如何使用 isin 函数来筛选 DataFrame 中包含特定值的数据行。总之，使用 Pandas 的 isin 函数可以方便地从 DataFrame 中选择特定的数据行。

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在实际应用中，我们需要从大量数据中筛选符合特定条件的数据行，此时或关系的使用非常重要。在本篇文章中，我们将介绍如何使用 Pandas 的 or 关系构成组合逻辑来实现筛选满足条件的数据行，并提供相应的源代码。最后，我们使用筛选后的掩码 mask 选择 DataFrame 中满足条件的数据行，得到了年龄小于 20 或城市为伦敦的数据行。使用 Pandas 的 or 关系构成组合逻辑筛选 DataFrame 中满足条件的数据行（使用 or 子句选择 DataFrame 行） - Python。

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要求：列company_id为非False的行中，汇总列quantity 正确值：500-150-100=250 df[df['company_id']!=False]['quantity'].sum() 附上接口获得的数据–列表嵌套字典转为DataFrame的语句 import pandas as pd r = [{'quantity': -500.0, 'company_id': False, 'id': 17}, {'quantity': 500.0, 'company_id': [1, 'Yo.

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本文将详细介绍如何使用Pandas进行DataFrame数据的筛选，并给出相应的源代码示例。这个DataFrame包含四个学生的信息，其中’姓名’列中没有缺失值，'年龄’列中有一个缺失值（用None表示），'成绩’列中也有一个缺失值（用None表示）。至此，我们已经学习了如何使用Pandas筛选DataFrame中指定数据列非缺失值的所有数据行。如果我们希望保留原始DataFrame，并且只是从中提取出非缺失值的数据行，可以使用。现在，我们的目标是筛选出’成绩’列中非缺失值的所有数据行。

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通过这个简单的示例，我们学习了如何使用startswith()函数筛选DataFrame中指定数据列的起始内容为特定值的所有数据行。希望本文对你有所帮助！使用Python中的pandas库，我们可以轻松地筛选DataFrame中指定数据列的起始内容为特定值的所有数据行。在这个例子中，我们使用了df[‘邮件地址’].str.startswith(‘zhang’)来筛选出起始内容为’zhang’的所有数据行。接下来，我们可以使用startswith()函数筛选出邮件地址起始内容为特定值的所有数据行。

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现在，我们已经学会了如何使用pandas筛选DataFrame中指定字符串数据列长度超过某个固定阈值的数据行。假设我们有一个包含姓名和电子邮件地址的DataFrame，我们想要筛选出电子邮件地址长度超过某个固定阈值的所有数据行。注意，筛选操作并没有改变原始的DataFrame，而是返回了一个新的DataFrame对象。)将这个Series与阈值进行比较，生成一个布尔Series，然后将它应用于DataFrame，从而得到筛选后的结果。筛选后的DataFrame将只包含电子邮件地址长度超过5个字符的数据行。

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通过这种方式，我们可以使用pandas库对DataFrame数据进行快速高效的筛选和过滤，让我们的数据分析和挖掘更加便捷。筛选DataFrame中满足条件的数据行：某一列的值等于固定值，且另一列的值大于设定阈值。两个数据列的DataFrame。接着，我们分别定义了两个布尔型过滤器，其中。在本例中，只有符合条件的。最后，我们使用逻辑与运算符。两个人的数据行被筛选出来并打印输出。上述代码中，我们首先创建了一个包含。将两个筛选器合并，并将结果存储在。大于设定阈值的数据行。

在pandas中如何筛选dataframe中满足特定条件的行

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<think>我们正在讨论的是在pandas中筛选DataFrame满足特定条件行的方法。根据用户提供的引用，我们可以总结出几种常用的方法，并结合实际例子进行说明。主要方法包括： 1. 布尔索引（Boolean Indexing） 2. query()方法 3. loc和iloc索引器（结合条件） 4. isin()方法（用于多个值的选择） 5. 使用between()进行范围筛选我们将通过一个示例DataFrame来演示这些方法。假设我们有以下DataFrame： date value1 value2 value3 value4 0 1/1/1999 4 2 4 5 1 1/2/1999 5 2 3 3 2 1/3/1999 5 2 3 8 3 1/4/1999 6 4 2 6 4 1/5/1999 8 3 4 7 5 1/6/1999 3 2 3 8 6 1/7/1999 1 3 4 1 目标：筛选出满足特定条件的行，例如：条件1: value1大于等于5 条件2: value2等于2 条件3: value4在[5,7]之间我们将展示如何用不同的方法实现组合条件（与、或、非）。注意：在组合多个条件时，每个条件要用括号括起来，并使用位运算符（&, |, ~）而不是逻辑运算符（and, or, not）。步骤： 1. 导入pandas 2. 创建DataFrame 3. 分别用不同方法实现组合条件筛选我们将按照以下结构回答：一、布尔索引（最常用）二、使用query()方法三、使用loc索引器（实际上布尔索引常与loc一起使用，但也可以单独使用布尔数组）四、其他方法（如isin, between等）最后，总结并给出相关问题。 </think>### Pandas中高效筛选DataFrame满足特定条件行的方法在Pandas中筛选DataFrame的特定行是数据处理的核心操作，以下是四种高效实用的方法： #### 一、布尔索引法（最常用）通过逻辑表达式生成布尔序列筛选行： ```python # 创建示例DataFrame（引用[2]的数据） import pandas as pd data = { 'date': ['1/1/1999', '1/2/1999', '1/3/1999', '1/4/1999', '1/5/1999', '1/6/1999', '1/7/1999'], 'col1': [4, 5, 5, 6, 8, 3, 1], 'col2': [2, 2, 2, 4, 3, 2, 3], 'col3': [4, 3, 3, 2, 4, 3, 4], 'col4': [5, 3, 8, 6, 7, 8, 1] } df = pd.DataFrame(data) # 单条件筛选：col1 > 5 high_col1 = df[df['col1'] > 5] # 多条件组合：col1 > 4 且 col3 < 4（使用位运算符&） filtered = df[(df['col1'] > 4) & (df['col3'] < 4)] # 包含特定值：col2包含2或3（使用|） values = df[df['col2'].isin([2, 3])] ``` #### 二、`query()`方法（简洁语法）使用类SQL语法简化复杂条件： ```python # 等效于：col1 > 5 且 (col2 == 2 或 col4 > 6) result = df.query('col1 > 5 & (col2 == 2 | col4 > 6)') # 引用变量（@前缀） threshold = 4 df.query('col1 > @threshold & col3 < @threshold') ``` #### 三、`loc`索引器（精确控制）支持条件筛选与列选择组合操作： ```python # 筛选col1>5的行，并选择col2和col4列 selected = df.loc[df['col1'] > 5, ['col2', 'col4']] # 多条件组合 df.loc[(df['col2'] == 2) & (df['col4'] > 5), :] ``` #### 四、特殊筛选函数 1. **范围筛选`between()`**： ```python # 筛选col3值在[2,4]区间内的行 df[df['col3'].between(2, 4)] ``` 2. **空值筛选`isna()/notna()`**： ```python # 筛选col1非空的行 df[df['col1'].notna()] ``` #### 性能优化建议对于大型DataFrame（>100万行）： 1. 优先使用`query()`或布尔索引（向量化操作） 2. 避免逐行迭代（如`iterrows()`） 3. 使用`numpy.where`加速复杂逻辑： ```python import numpy as np df[np.where((df['col1']>5) & (df['col3']<4), True, False)] ``` > **关键点**：所有方法都基于**布尔掩码（Boolean Masking）** 原理[^1][^4]，生成True/False序列指示行是否满足条件，处理百万行数据通常在秒级完成。