dataframe 筛选数据

筛选数据可以使用 Pandas 的 DataFrame 的 loc 和 iloc 方法。

loc 方法是通过标签索引来筛选数据，例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
                   'age': [25, 30, 35, 40, 45],
                   'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']})

# 通过标签索引来筛选数据
df_filtered = df.loc[df['age'] > 30]
print(df_filtered)

输出：

      name  age gender
2  Charlie   35      M
3    David   40      M
4    Emily   45      F

iloc 方法是通过位置索引来筛选数据，例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
                   'age': [25, 30, 35, 40, 45],
                   'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']})

# 通过位置索引来筛选数据
df_filtered = df.iloc[[1, 3]]
print(df_filtered)

输出：

    name  age gender
1    Bob   30      M
3  David   40      M

除了 loc 和 iloc 方法，还可以使用布尔索引来筛选数据，例如：

import pandas as pd

# 创建一个 DataFrame
df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
                   'age': [25, 30, 35, 40, 45],
                   'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']})

# 使用布尔索引来筛选数据
df_filtered = df[df['gender'] == 'M']
print(df_filtered)

输出：

      name  age gender
1      Bob   30      M
2  Charlie   35      M
3    David   40      M