pandas中先判断后匹配怎么写

在pandas中，如果要先判断后匹配，可以使用布尔索引。具体方法是先使用条件判断生成一个布尔Series，然后再将该Series传入数据框中，即可得到满足条件的所有行。

例如，如果想要从一个名为df的数据框中筛选出age列中大于30的行，可以使用以下代码：

age_series = df['age'] > 30
result = df[age_series]

其中，age_series是一个布尔Series，记录了age列中每一行是否大于30，然后将该Series传入df中，得到的result就是满足条件的所有行。

相关问题

pandas中先判断，后进行两表匹配怎么写

关于pandas中先判断，后进行两表匹配的写法，您可以先对两个数据表进行筛选操作，然后再进行匹配。具体的代码实现如下：

df1 = df1[df1['column_name'].notnull()] # 对df1进行筛选操作，去掉空值
df2 = df2[df2['column_name'].isin(['value1', 'value2'])] # 对df2进行筛选操作，只保留指定值

result = pd.merge(df1, df2, on='column_name') # 对两个数据表进行匹配

其中，notnull()方法可以去掉dataframe中的空值，isin()方法可以按照指定的值进行筛选，merge()方法可以进行两个数据表的匹配操作。

pandas 正则表达式判断中文

你可以使用 pandas 中的 str.contains() 方法来进行正则表达式判断中文。具体实现方式如下：

import pandas as pd

# 创建一个包含中文的 DataFrame
df = pd.DataFrame({'text': ['hello world', '你好，世界']})

# 使用 str.contains() 方法匹配中文
df['is_chinese'] = df['text'].str.contains('[\u4e00-\u9fa5]')

print(df)

输出结果为：

         text  is_chinese
0  hello world       False
1        你好，世界        True

其中，正则表达式 `[\u4e00-\u9fa5]` 匹配所有的中文字符。