如何筛选出dataframe中满足特定条件的行和列

你可以使用 Pandas 的布尔索引和 loc 方法来筛选出满足特定条件的行和列。具体步骤如下：

1. 定义条件：例如，筛选出 'age' 列大于 18 的行和 'name' 列，可以使用条件 `df['age'] > 18` 和 `['name']`。
2. 使用布尔索引进行筛选：将条件放入方括号中，作为 DataFrame 的索引，即可得到满足条件的行。例如，`df[df['age'] > 18]` 就可以得到 'age' 列大于 18 的行。
3. 使用 loc 方法筛选出指定列：使用 loc 方法，将行索引和列索引放入方括号中，即可得到满足条件的行和列。例如，`df.loc[df['age'] > 18, ['name']]` 就可以得到 'age' 列大于 18 的行和 'name' 列。

示例代码如下：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [20, 18, 25, 16],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
})

# 筛选出 'age' 列大于 18 的行和 'name' 列
result = df.loc[df['age'] > 18, ['name']]
print(result)

输出结果为：

       name
0     Alice
2   Charlie