如何根据复杂的多列标准选择 Pandas DataFrame 行？

从pandas.DataFrame中选择复杂的条件

在使用Pandas进行数据分析时，我们经常需要根据复杂的条件选择特定的行或列标准。本问题演示了如何在给定“B”和“C”对应值满足特定条件的情况下从“A”列中选择值。

为了理解这个问题，让我们创建一个示例 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)]})

现在，我们要从 'A' 中选择满足以下条件的值：

• 对应的值'B' 应大于 50。
• 'C' 对应的值不应等于 900。

为了解决这个问题，我们可以使用 Pandas 的列操作：

df["B"] > 50

这将创建一个布尔系列对象，其中每个元素对应于“B”中的一行，并指示相应的'B' 值大于 50。

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

这利用广播和逻辑运算符来组合布尔 Series 对象，创建一个新 Series，其中每个元素指示相应的行是否满足这两个条件。

使用这个系列作为索引，我们可以提取“A”值：

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

或者，使用.loc 语法：

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

此方法有效提取满足指定条件的行，从而能够对所选数据进行进一步分析或操作。

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