pandas 之 DataFrame筛选数据

最新推荐文章于 2025-07-24 17:11:56 发布

Jessica__WEI

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分类专栏： python 文章标签： python pandas dataframe

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本文通过实例演示了如何使用Python的Pandas库进行单条件及多条件的数据筛选操作，介绍了不同筛选条件组合的方法。

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame(np.random.randn(6, 4), columns=list('abcd'))
df

        a	        b	        c	        d
0	-0.026429	-1.957159	1.365762	0.799437
1	-0.115957	1.386499	-0.760147	0.579012
2	0.572344	1.551177	1.249986	-1.579039
3	1.976746	0.443745	0.284829	0.198566
4	1.359592	1.155362	0.419426	-0.781024
5	0.532487	-1.206691	-1.895836	-0.604478

单条件筛选

df[df.d > 0]

	a	       b	        c	        d
0	-0.026429	-1.957159	1.365762	0.799437
1	-0.115957	1.386499	-0.760147	0.579012
3	1.976746	0.443745	0.284829	0.198566

多条件筛选

df[(df.d>0)&(df.c<0)]

	a	        b	        c	        d
1	-0.115957	1.386499    	-0.760147	0.579012

df[['a','b']][(df.d > 0)|(df.c < 0)]

	a	        b
0	-0.026429	-1.957159
1	-0.115957	1.386499
3	1.976746	0.443745
5	0.532487	-1.206691

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单条件筛选多条件筛选或isin()筛选多个值筛选字符串query()方法行索引筛选.loc[]或.iloc[]between()筛选范围排除数据这些是中最常用的筛选方法和语法。通过这些操作，你可以灵活地对数据进行过滤、选择和排序。如果你有其他问题或需要更详细的例子，随时可以告诉我！单条件筛选多条件筛选或isin()筛选多个值筛选字符串query()方法行索引筛选.loc[]或.iloc[]between()筛选范围排除数据筛选并排序通过这些方法，你可以灵活地筛选和操作DataFrame中的数据。

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