使用布爾索引可實現(xiàn)單條件過濾，如df[df['score'] > 80]篩選分數(shù)大于80的行；2. 多條件過濾需用&（且）和|（或）連接，并將各條件括在括號內(nèi)，如(df['age'] > 22) & (df['score'] > 85)，或使用isin()匹配枚舉值；3. 字符串模糊匹配可通過str.contains()實現(xiàn)，如df[df['name'].str.contains('a', case=False)]篩選名字含'a'的行；4. query()方法提供更簡潔語法，支持表達式如df.query('age > 22 and score > 80')及變量引用@min_score；這些方法覆蓋了Pandas中行過濾的主要場景，操作簡單且高效。
在使用 Pandas 進行數(shù)據(jù)分析時，過濾行（filter rows） 是一個非常常見的操作。下面通過幾個典型示例，展示如何用 Python 的 Pandas 庫來篩選 DataFrame 中的行。
1. 基本條件過濾：單個條件
假設(shè)我們有一個學生成績表：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
'age': [23, 25, 22, 24],
'score': [85, 90, 78, 95],
'city': ['New York', 'Los Angeles', 'New York', 'Chicago']
})
# 篩選 score 大于 80 的行
filtered = df[df['score'] > 80]
print(filtered)輸出：
name age score city 0 Alice 23 85 New York 1 Bob 25 90 Los Angeles 3 David 24 95 Chicago
2. 多條件過濾（and / or）
使用 &（且）和 |（或），注意條件要用括號括起來。
# 篩選 age > 22 且 score > 85 的學生 filtered = df[(df['age'] > 22) & (df['score'] > 85)] print(filtered)
輸出：
name age score city 1 Bob 25 90 Los Angeles 3 David 24 95 Chicago
# 篩選 city 是 'New York' 或 'Chicago' filtered = df[df['city'].isin(['New York', 'Chicago'])] print(filtered)
輸出：
name age score city 0 Alice 23 85 New York 2 Charlie 22 78 New York 3 David 24 95 Chicago
3. 模糊匹配：字符串包含某內(nèi)容
使用 .str.contains() 來篩選文本中包含特定字符的行。
# 篩選名字中包含 'a' 的行（不區(qū)分大小寫）
filtered = df[df['name'].str.contains('a', case=False)]
print(filtered)輸出：
name age score city 0 Alice 23 85 New York 2 Charlie 22 78 New York 3 David 24 95 Chicago
4. 使用 query() 方法（更簡潔的語法）
query() 方法可以讓條件表達式更易讀，尤其是復雜條件時。
# 使用 query 進行多條件篩選
filtered = df.query('age > 22 and score > 80')
print(filtered)輸出：
name age score city 1 Bob 25 90 Los Angeles 3 David 24 95 Chicago
也支持變量引用：
min_score = 85
filtered = df.query('score >= @min_score')小貼士
- 條件過濾時，布爾索引是最基礎(chǔ)的方法：
df[條件] - 多個條件記得加括號：
(df['A'] > 1) & (df['B'] -
isin()適合枚舉匹配 -
str.contains()適合文本模糊搜索 -
query()寫法更清晰，適合交互式分析
基本上就這些常用操作，不復雜但非常實用。
以上是python pandas filter行示例的詳細內(nèi)容。更多信息請關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章！
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python`@classmethod'裝飾師解釋了
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