Pandas DataFrames筛选数据的方法

本文主要是介绍Pandas DataFrames筛选数据的方法，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

在使用dataframe处理数据的时候碰到了按照条件选取行的问题，单个条件时可以使用：

df[df['one'] > 5]

如果多个条件的话需要这么写：

import numpy as np

df[np.logical_and(df['one']> 5,df['two']>5)]

也可以这么写

df[(df['one']> 5) & (df['two']>5)]

今天还是用到了DataFrame，如果你用一下它的筛选数据的功能，你会大吃一惊，它非常擅长筛选数据，可以极大提高你的工作效率，废话不多说，下面看看几个进行复杂数据筛选的例子。

1. 首先我们创建一个DataFrame，该DataFrame包含的数据如下

2. 假如我们想要筛选D列数据中大于0的行

3. 使用&符号可以实现多条件筛选，当然是用"|"符号也可以实现多条件，只不过他是或的关系。

4. 假如我们只需要A和B列数据，而D和C列数据都是用于筛选的，可以这样写：只返回了AB两列数据‘

5. 我们以上用到的方法都是通过一个布尔索引完成的，我们看一下这样的运算返回的值是什么

6. 我们还可以使用insin方法来筛选特定的值，把要筛选的值写到一个列表里，如alist

7. 假如选择D列数据中，有alist中的值的行

这篇关于Pandas DataFrames筛选数据的方法的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！

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