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在Python pandas中，有多種方法可以用于篩選數(shù)據(jù)，其中包括使用布爾索引、使用.loc[]和.iloc[]運算符、使用.query()方法、使用isin()方法等。我們一起來看看一些demo，為以后自動化分析Excel打下基礎(chǔ)呀。

0. 布爾索引

使用布爾索引可以根據(jù)一些條件篩選數(shù)據(jù)。例如，我們可以通過以下方式找到“age”列中大于25歲的所有行：

運行結(jié)果如下所示呀。

2. .loc[]和.iloc[]運算符

.loc[]和.iloc[]運算符也可以用于篩選數(shù)據(jù)。其中.loc[]是通過行和列的標(biāo)簽進(jìn)行篩選，而.iloc[]則是通過行和列的位置進(jìn)行篩選。例如，我們可以通過以下方式找到第一行和第二列的值：

  import pandas as pd    # 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集  data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Minnie'],          'age': [25, 30, 22, 27],          'gender': ['M', 'M', 'M', 'F']}    df = pd.DataFrame(data)    # 使用.loc[]和.iloc[]運算符篩選數(shù)據(jù)  df.loc[0, 'age']  df.iloc[0, 1]

運行結(jié)果如下所示呀。

3. .query()方法

.query()方法可以使用類似SQL的語法來篩選數(shù)據(jù)。例如，我們可以通過以下方式找到“age”列中大于25歲的所有行：

運行結(jié)果如下所示呀。

4. .isin()方法

.isin()方法可以用于篩選某一列中包含特定值的所有行。例如，我們可以通過以下方式找到“gender”列中包含“M”和“F”的所有行：

  import pandas as pd    # 創(chuàng)建數(shù)據(jù)集  data = {'name': ['Tom', 'Jerry', 'Mickey', 'Minnie'],          'age': [25, 30, 22, 27],          'gender': ['M', 'M', 'M', 'F']}    df = pd.DataFrame(data)    # 使用.isin()方法篩選數(shù)據(jù)  df[df['gender'].isin(['M', 'F'])]

運行結(jié)果如下所示呀。

以上就是幾種在pandas中篩選數(shù)據(jù)的方法。