如何使用Python的Pandas库进行数据筛选和过滤?

简介: Pandas是Python数据分析的核心库,提供DataFrame数据结构。基本步骤包括导入库、创建DataFrame及进行数据筛选。示例代码展示了如何通过布尔索引、`query()`和`loc[]`方法筛选`Age`大于19的记录。

Pandas库是Python中用于数据处理和分析的主要库之一。它提供了DataFrame数据结构,可以方便地对数据进行筛选和过滤。

以下是使用Pandas进行数据筛选和过滤的基本步骤:

  1. 导入pandas库。
  2. 创建或加载DataFrame。
  3. 使用布尔索引、query()方法或loc[]iloc[]方法进行数据筛选。

以下是具体的代码示例:

# 导入pandas库
import pandas as pd

# 创建DataFrame
data = {
   'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom'], 'Age': [20, 21, 19, 18]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用布尔索引进行数据筛选
filtered_df = df[df['Age'] > 19]
print(filtered_df)

# 使用query()方法进行数据筛选
filtered_df = df.query('Age > 19')
print(filtered_df)

# 使用loc[]方法进行数据筛选
filtered_df = df.loc[df['Age'] > 19]
print(filtered_df)

在这个例子中,我们首先创建了一个包含两列('Name'和'Age')的DataFrame。然后,我们使用三种不同的方法对年龄大于19的数据进行了筛选。

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