这篇文章将为大家详细讲解有关Python pandas如何根据指定条件筛选数据，小编觉得挺实用的，因此分享给大家做个参考，希望大家阅读完这篇文章后可以有所收获。
Python Pandas根据指定条件筛选数据
Python Pandas库提供了一系列强大的功能，用于根据指定条件筛选数据。本文将介绍几种常用的方法：
布尔掩码
通过创建布尔掩码，可以使用 query() 方法根据条件过滤数据。布尔掩码是一个与原始数据框架形状相同的布尔数组，其中 True 值表示满足条件的行，而 False 值表示不满足条件的行。
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
"name": ["John", "Mary", "Bob", "Alice"],
"age": [20, 25, 30, 35]
})
# 筛选年龄大于 30 的行
mask = df["age"] > 30
filtered_df = df[mask]
print(filtered_df)输出：
name age
2 Bob 30
3 Alice 35过滤方法
Pandas还提供了专门的过滤方法，例如 filter() 和 isin()。
filter()方法使用lambda函数执行行过滤。它返回一个满足条件的新数据框架。
filtered_df = df.filter(lambda row: row["age"] > 30)isin()方法用于根据值列表过滤数据。它返回一个布尔掩码，指示原始数据框架中是否存在指定值。
filtered_df = df[df["name"].isin(["Bob", "Alice"])]多个条件
可以通过使用布尔运算符（如 & 和 |）将多个条件组合成一个复合条件。
&（按位与）运算符返回同时满足两个条件的行。
filtered_df = df[(df["age"] > 30) & (df["name"].isin(["Bob", "Alice"]))]|（按位或）运算符返回满足任一条件的行。
filtered_df = df[(df["age"] > 30) | (df["name"].isin(["Bob", "Alice"]))]正则表达式
可以使用正则表达式对字符串列进行模式匹配过滤。
filtered_df = df[df["name"].str.contains("o")]输出：
name age
0 John 20
2 Bob 30排除行
可以通过使用 ~ 运算符来排除满足条件的行。
filtered_df = df[~(df["age"] > 30)]输出：
name age
0 John 20
1 Mary 25自定义函数
可以定义自定义函数来执行复杂的过滤。
def is_over_30(age):
return age > 30
filtered_df = df[df["age"].apply(is_over_30)]最佳实践
- 优先使用索引过滤而不是布尔掩码，因为它更有效。
- 使用列访问器（如
.loc和.iloc）进行基于位置的索引，以提高性能。 - 避免对大型数据框架进行全扫描，而是使用有效的索引和过滤技术。
- 考虑使用多线程或并行处理来加速过滤过程。
以上就是Python pandas如何根据指定条件筛选数据的详细内容，更多请关注编程学习网其它相关文章！
