Jupyter Notebook 如何获取筛选后表的内容

在Jupyter Notebook中，你可以使用pandas库来进行数据筛选和获取表的内容。下面是一些常用的方法：

1. 使用条件筛选：你可以使用布尔条件来筛选表中的数据。例如，如果你有一个名为df的DataFrame对象，你可以使用以下代码来获取满足条件的行：

   filtered_df = df[df['column_name'] > value]

这将返回一个新的DataFrame对象filtered_df，其中包含满足条件的行。

2. 使用loc函数：loc函数可以根据行标签和列标签来获取表中的数据。例如，如果你想获取某一列的数据，可以使用以下代码：

   column_data = df.loc[:, 'column_name']

这将返回一个Series对象column_data，其中包含指定列的数据。

3. 使用iloc函数：iloc函数可以根据行索引和列索引来获取表中的数据。例如，如果你想获取某一行的数据，可以使用以下代码：

   row_data = df.iloc[row_index, :]

这将返回一个Series对象row_data，其中包含指定行的数据。

4. 使用query函数：query函数可以根据条件字符串来筛选表中的数据。例如，如果你想获取满足条件的行，可以使用以下代码：

   filtered_df = df.query('column_name > value')

这将返回一个新的DataFrame对象filtered_df，其中包含满足条件的行。