如何根據 Pandas 中的多個標準選擇 DataFrame 值？

從pandas.DataFrame 中選擇複雜的條件

基於多個條件從DataFrame 中選擇特定值

讓我們假設我們有一個簡單的DataFrame，例如以下：

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)]})

我們的目標是從「A」欄位中選擇值符合「B」和「C」列中對應值的特定標準。

使用布林索引的方法

為了實現這一點，我們可以利用布林索引。首先，我們為每個條件建立布林系列物件：

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

這些布林系列表示滿足各自條件的行。然後，我們可以使用這些 Series 作為索引來選擇所需的值：

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

使用 .loc 的方法

我們也可以使用 .loc 屬性來實現更有效率的索引。 .loc 允許我們使用單一語句指定要檢索的行和列：

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

結論

兩種方法都可以根據複雜的條件從 DataFrame 中有效地選擇值。選擇使用布林索引還是.loc取決於個人喜好和程式碼可讀性。

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