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对pandas中的DataFrame进行条件筛选,即筛选出符合条件的数据条;这里经常会遇到以下几种情况,下面举例说明:

1 df = pd.DataFrame({\'A\':[100, 200, 300, 400, 500], 
             \'B\':[\'a\', \'b\', \'c\', \'d\', \'e\'],
             \'C\':[1, 2, 3, 4, 5]}) 2 df A B C 0 100 a 1 1 200 b 2 2 300 c 3 3 400 d 4 4 500 e 5

(1)找出df中A列值为100的所有数据

1 df[df.A==100]
     A    B    C
 0    100    a    1

这里也可以是小于(<)、大于(>)、小于等于(<=)、大于等于(>=)、不等于(!=)等情况。

(2)找出df中A列值为100、200、300的所有数据

1 num = [100, 200, 300]
2 df[df.A.isin(num)]     #筛选出A列值在num列表的数据条
        A    B    C
 0    100    a    1
 1    200    b    2
 2    300    c    3    

(3)找出df中A列值为100B列值为‘a’的所有数据

1 df[(df.A==100)&(df.B==\'a\')]
        A    B    C
 0    100    a    1

(4)找出df中A列值为100B列值为‘b’的所有数据

1 df[(df.A==100)|(df.B==\'b\')]
        A    B    C
 0    100    a    1
 1    200    b    2   

这里需要注意的是,多条件筛选的时候,必须加括号\'()\'。

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