Python实战：Pandas数据筛选的高效方法

大家好，在数据分析过程中，数据筛选是非常重要的一步，尤其是在处理大规模数据时，筛选出符合特定条件的数据有助于专注于需要分析的部分。Pandas作为一个强大的数据处理库，提供了多种数据筛选的方法和工具，能够帮助我们轻松实现多条件的数据筛选。

通过筛选特定的行或列，减少数据集的维度，提升计算效率。筛选有利于聚焦特定条件，有时我们只对满足某些条件的数据感兴趣，筛选可以帮助我们专注于这些数据，同时可以去除不必要的数据噪声，提升分析的准确性。

1.基础数据筛选方法

1.1 单条件筛选

假设有一个包含学生信息的DataFrame，希望筛选出所有年龄大于20岁的学生。

import pandas as pd

# 创建一个简单的DataFrame
data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [19, 22, 18, 21],
        '成绩': [88, 92, 75, 85]}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选出年龄大于20岁的学生
df_filtered = df[df['年龄'] > 20]

print(df_filtered)

输出结果：

   姓名  年龄  成绩
1  李四  22  92
3  赵六  21  85

在这个例子中，通过df['年龄'] > 20创建了一个布尔索引，用来筛选出所有年龄大于20岁的学生。

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