pandas如何筛选数据

Pandas提供了多种方法来筛选数据，以下是一些常用的方法：

1. loc：使用标签来选择行和列。

df.loc[row_indexer, column_indexer]
# 例如：选择第1行到第5行和第2列到第4列
df.loc[1:5, 'column2':'column4']

2. iloc：使用整数位置来选择行和列。

df.iloc[row_indexer, column_indexer]
# 例如：选择第1行到第5行和第2列到第4列
df.iloc[0:5, 1:4]

3. Boolean indexing：使用布尔值来选择行和列。

df[df['column_name'] condition]
# 例如：选择 column_name 列中值为 'value' 的所有行
df[df['column_name'] == 'value']

4. query：使用表达式来筛选数据。

df.query('expression')
# 例如：选择 column_name 列中值为 'value' 的所有行
df.query('column_name == "value"')

5. isin：使用多个值来筛选数据。

df[df['column_name'].isin([value1, value2, ...])]
# 例如：选择 column_name 列中值为 'value1' 或 'value2' 的所有行
df[df['column_name'].isin(['value1', 'value2'])]

6. where：使用条件来选择数据。

df.where(condition)
# 例如：选择 column_name 列中值大于 10 的所有行
df.where(df['column_name'] > 10)

以上是一些常用的方法，根据具体的需求选择合适的方法即可。