Pandas里怎么同时按多个条件筛选数据？能给几个实用的例子吗？

在 Python 中，可以使用 Pandas 库提供的多种方法对 `DataFrame` 进行多字段筛选，以下是几种常见的示例： #### 1. 使用逻辑与 (`&`) 和逻辑或 (`|`) 运算符进行多条件筛选 ```python import pandas as pd # 创建示例数据 data = { "name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"], "age": [25, 30, 35, 22, 28], "score": [85, 90, 78, 65, 88] } df = pd.DataFrame(data) # 筛选年龄大于 25 且分数大于 80 的行 filtered_df_1 = df[(df["age"] > 25) & (df["score"] > 80)] print("筛选年龄大于 25 且分数大于 80 的行：") print(filtered_df_1) # 筛选年龄小于 25 或分数小于 70 的行 filtered_df_2 = df[(df["age"] < 25) | (df["score"] < 70)] print("筛选年龄小于 25 或分数小于 70 的行：") print(filtered_df_2) ``` #### 2. 使用 `query` 方法进行多条件筛选 ```python import pandas as pd # 创建示例数据 data = { "name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"], "age": [25, 30, 35, 22, 28], "score": [85, 90, 78, 65, 88] } df = pd.DataFrame(data) # 筛选年龄大于 25 且分数大于 80 的行 filtered_df_3 = df.query("age > 25 and score > 80") print("筛选年龄大于 25 且分数大于 80 的行：") print(filtered_df_3) ``` #### 3. 结合 `isin` 函数进行多条件筛选 ```python import pandas as pd # 创建示例数据 data = { "name": ["Alice", "Bob", "Charlie", "David", "Eve"], "age": [25, 30, 35, 22, 28], "city": ["New York", "Los Angeles", "Chicago", "New York", "Los Angeles"] } df = pd.DataFrame(data) # 筛选年龄在 25 到 30 之间且城市为 "New York" 的行 filtered_df_4 = df[df["age"].isin([25, 28, 30]) & (df["city"] == "New York")] print("筛选年龄在 25 到 30 之间且城市为 'New York' 的行：") print(filtered_df_4) ```

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

下一篇 Python里怎么把字典的键统一截成前四位？遇到重复或太短的键该怎么处理？