Python 数据分析：DataFrame，抽提，按指定条件抽提行或列。听故事学知识点怎么这么容易？

1 示例1

直接上代码。

def dframe1():
    """
    按指定条件抽提 DataFrame
    """
    data = [[81, 72, 93], [64, 45, 36], [79, 78, 99]]
    df = pd.DataFrame(data=data, columns=["物理", "化学", "生物"], index=["张三", "李四", "王五"])
    print(df)
    """
          物理  化学  生物
    张三    81    72    93
    李四    64    45    36
    王五    79    78    99
    """
    """
    抽出物理高于80、化学不低于70的人，生物考多少分都行
    一步步理解，并写成 Python 认识的指令
    第 1 个条件：物理 > 80
    第 2 个条件：化学 >= 70
    两个条件的逻辑运算符：并且，and
    把物理列找出来：df["物理"] 或 df.loc[:, "物理"] 或 df.iloc[:, 0]
    让物理大于80：df["物理"] > 80
    把化学列找出来：df["化学"] 或 df.loc[:, "化学"] 或 df.iloc[:, 1]
    让化学大于等于70：df["化学"] >= 70
    """
    filter1 = df["物理"] > 80
    filter2 = df["化学"] >= 70
    filter = filter1 & filter2
    """
    注意逻辑算符不能写“and”。
    """
    df1 = df[filter]
    print(df1)
    """
          物理  化学  生物
    张三    81    72    93
    """
    """
    建议分步写过滤器，不容易出错。
    也可以一步到位：df1 = df[(df["物理"] > 80) & (df["化学"] >= 70)]
    """
# ~ dframe1()

2 示例2

直接上代码。

def dframe2():
    """
    按指定条件抽提 DataFrame
    """
    data = [[81, 72, 93], [64, 45, 36], [79, 78, 99]]
    df = pd.DataFrame(data=data, columns=["物理", "化学", "生物"], index=["张三", "李四", "王五"])
    print(df)
    """
          物理  化学  生物
    张三    81    72    93
    李四    64    45    36
    王五    79    78    99
    """
    """
    抽出化学不低于70、生物不低于80、名字中带有“王”字的人，物理考多少分都行
    一步步理解，并写成 Python 认识的指令
    第 1 个条件：化学 >= 70
    第 2 个条件：生物 >= 80
    第 3 个条件：df.index.str.contains("王")
    三个条件的逻辑运算符：并且，and
    把化学列找出来：df["化学"] 或 df.loc[:, "化学"] 或 df.iloc[:, 1]
    让化学大于等于70：df["化学"] > = 70
    把生物列找出来：df["生物"] 或 df.loc[:, "生物"] 或 df.iloc[:, 2]
    让生物大于等于80：df["生物"] >= 80
    """
    filter1 = df["化学"] >= 70
    filter2 = df["生物"] >= 80
    filter3 = df.index.str.contains("王")
    filter = filter1 & filter2 & filter3
    """
    注意逻辑算符不能写“and”。
    """
    df1 = df[filter]
    print(df1)
    """
          物理  化学  生物
    王五    79    78    99
    """
    """
    建议分步写过滤器，不容易出错。
    也可以一步到位：df1 = df[(df["化学"] >= 70) & (df["生物"] >= 80) & (df.index.str.contains("王"))]
    """
# ~ dframe2()

3 小结

按条件抽提数据，
就先分析有哪些条件，
做条件，
将条件做逻辑运算，
应用条件。
做条件时同样需要抽提行或列，可参考我之前写的文章：https://blog.youkuaiyun.com/libofsdnu/article/details/148809320?spm=1011.2415.3001.5331，这篇文章对于抽提“行/列/行列”写得非常详细，几乎到了啰嗦的地步。

4 欢迎纠错

欢迎纠错，随时更新。
联系方式：评论、私信，或企鹅：1790042182 。

5 论文写作/Python 学习智能体

https://chatglm.cn/share/WF2C5ree

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加粗文本 加粗文本

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- 项目
  - 项目

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项目	Value
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设定内容居中、居左、居右

使用:---------:居中
使用:----------居左
使用----------:居右

第一列	第二列	第三列
第一列文本居中	第二列文本居右	第三列文本居左

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TYPE	ASCII	HTML
Single backticks	`'Isn't this fun?'`	‘Isn’t this fun?’
Quotes	`"Isn't this fun?"`	“Isn’t this fun?”
Dashes	`-- is en-dash, --- is em-dash`	– is en-dash, — is em-dash