pandas数据过滤与抽样

好的，我了解了。针对你的问题，Pandas提供了多种方法来过滤和抽样数据。其中，最常用的方法是使用布尔索引和使用 .query() 方法进行数据过滤。而采样则可以使用 .sample() 方法。

举个例子，如果我们有一个包含“姓名”和“年龄”的DataFrame，我们可以使用布尔索引来过滤出年龄大于等于18岁的数据：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'], '年龄': [22, 17, 16, 19]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用布尔索引过滤数据
filtered_data = df[df['年龄'] >= 18]
print(filtered_data)

输出结果为：

   姓名  年龄
0  张三  22
3  赵六  19

我们也可以使用 .query() 方法来过滤数据：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'], '年龄': [22, 17, 16, 19]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用 .query() 方法过滤数据
filtered_data = df.query('年龄 >= 18')
print(filtered_data)

输出结果为：

   姓名  年龄
0  张三  22
3  赵六  19

另外，我们可以使用 .sample() 方法来随机抽样：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'], '年龄': [22, 17, 16, 19]}
df = pd.DataFrame(data)

# 随机抽样
sampled_data = df.sample(n=2)  # 随机抽取2条数据
print(sampled_data)

输出结果为：

   姓名  年龄
2  王五  16
0  张三  22