dataframe筛选数据

数据框的筛选可以使用布尔索引和.loc[]方法。

1. 布尔索引筛选数据

布尔索引是指由True和False组成的索引数组，其长度必须与数据框的行数相同。通过将布尔索引传递给数据框的行索引，可以实现筛选数据的功能。

示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")  # 读取数据框
bool_index = df["age"] > 25  # 创建布尔索引
filtered_df = df[bool_index]  # 筛选数据
print(filtered_df)

2. .loc[]方法筛选数据

.loc[]方法是用于通过标签筛选数据的方法。它的一般语法为：

df.loc[row_indexer, column_indexer]

其中，row_indexer和column_indexer分别为行和列的标签。如果省略column_indexer，则表示选择所有列。

示例代码：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("data.csv")  # 读取数据框
filtered_df = df.loc[df["age"] > 25, ["name", "age"]]  # 筛选数据
print(filtered_df)