怎么筛选csv中A列值为b和c，并且D列值为e和f的行，且把这些行组成Dataframe

你可以使用 pandas 库来读取 csv 文件，并用条件筛选出符合要求的行，然后将这些行组成一个新的 Dataframe。

以下是一个示例代码，假设你的 csv 文件名为 data.csv：

import pandas as pd

# 读取 csv 文件
df = pd.read_csv('data.csv')

# 筛选出符合要求的行
condition = ((df['A'] == 'b') | (df['A'] == 'c')) & ((df['D'] == 'e') | (df['D'] == 'f'))
new_df = df[condition]

# 打印新的 Dataframe
print(new_df)

在上述代码中，首先使用 pandas 的 `read_csv` 函数读取了 csv 文件，并将其存储在变量 `df` 中。接着，我们使用条件筛选语句来筛选出符合要求的行，并将其存储在变量 `new_df` 中。最后，使用 `print` 函数打印出新的 Dataframe。

需要注意的是，代码中的条件筛选语句中，使用了 `|` 和 `&` 这两个符号来表示或和与的关系。同时，条件筛选语句的括号也非常重要，可以帮助我们明确筛选条件的优先级。

相关问题

dataframe，删除列A、B、C同时为缺失值的行

您可以使用 Pandas 的 dropna() 方法实现这个功能。具体实现如下：

df.dropna(subset=['A', 'B', 'C'], how='all', inplace=True)

该方法会删除所有 A、B、C 列都为缺失值的行。其中，subset 参数指定需要检查的列，how 参数指定删除行的条件为所有指定列都为缺失值，inplace 参数指定是否在原 DataFrame 上进行操作。

A是dataframe，A中的a列筛选出b列表里的值

如果你想在 Pandas DataFrame 中筛选出 `a` 列符合条件的行，其中条件是这些行的值必须在列表 `b` 中出现，可以使用 Pandas 提供的 `isin()` 函数。

假设你的 DataFrame 名称为 `A`，其中包含一个名为 `a` 的列，你可以使用以下代码来完成筛选操作：

import pandas as pd

# 创建 DataFrame
A = pd.DataFrame({'a': [1, 2, 3, 4, 5, 6], 'b': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e', 'f']})

# 创建列表 b
b = [2, 4, 6]

# 筛选出 a 列中的值在列表 b 中出现的行
result = A[A['a'].isin(b)]

print(result)

上述代码中，我们首先创建了一个包含两列的 DataFrame `A`，然后创建了一个列表 `b`，该列表包含我们想要筛选的值。接下来，我们使用 Pandas 的 `isin()` 函数筛选出 `a` 列中的值在列表 `b` 中出现的行，并将结果存储在 `result` 变量中并打印出来。

请注意，`isin()` 函数返回一个布尔数组，该数组指示每一行是否符合条件。我们使用这个布尔数组来对 DataFrame 进行索引，以获取符合条件的行。