如何根据多个复杂标准从 pandas DataFrame 中选择数据？

从 pandas.DataFrame 中选择复杂条件

考虑以下 DataFrame：

import pandas as pd
from random import randint

df = pd.DataFrame({'A': [randint(1, 9) for x in range(10)],
                   'B': [randint(1, 9)*10 for x in range(10)],
                   'C': [randint(1, 9)*100 for x in range(10)]})

从以下位置选择值“A”，“B”的对应值大于 50，而“C”则不大于 50等于 900，我们可以利用 Pandas 的方法和习惯用法。

我们首先应用列运算来获取布尔 Series 对象：

df["B"] > 50
(df["B"] > 50) & (df["C"] != 900)

这些 Series 代表我们感兴趣的条件。然后，我们可以使用以下条件对 DataFrame 进行索引来过滤数据：

df["A"][(df["B"] > 50) & (df["C"] != 900)]

或者，我们可以使用.loc 来实现相同的结果：

df.loc[(df["B"] > 50) & (df["C"] != 900), "A"]

此方法提供更多控制并允许更可定制的索引体验。

生成的 DataFrame 将仅包含 'A' 的值满足指定条件。

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