相關知識

篩選是數據處理中非常頻繁使用的功能，而Pandas對表格型數據（Pandas.DataFrame）已經封裝了非常完善的條件篩選功能，他們支持下面五種比較運算符和兩種邏輯運算符。

運算符含義

>	大于
<	小于
==	等于
>=	大于等于
<=	小于等于
&	且
|	或

多個比較運算符構成的條件語句之間可以用邏輯運算符進行組合，不過每個條件語句需要用圓括號括起來。

條件篩選語句選針對每一列進行，因此格式為df['列名'] 條件運算符 條件值，如df['A'] > 10。該條件可以直接傳給dataframe用于行選擇，因此形式為df[條件語句]，如df[df['A'] > 10]即可挑選出所有第A列大于10的行。上述用法等價于df.loc[條件語句]， 不過，loc方法可以進一步挑選輸出列，如df.loc[df['A'] > 10, ['A', 'B']]即表示挑選出所有第A列大于10 的行且只輸出A和B兩列的結果。

題目

給定下面的一個表格型數據的定義，試分別完成下面三道題。

名字性別語文成績數學成績英語成績

張三	男	61	90	59
趙四	女	91	92	93
王五	男	55	45	40
李六	女	90	60	59
劉七	男	90	90	90
林八	女	50	50	50
莫九	男	45	45	80

• 將所有性別為女的記錄挑選出來
• 將所有語文和數學成績及格且性別為男的記錄挑選出來
• 將所有語文成績大于等于90分或者數學成績大于90分的記錄挑選出來且只保留姓名、性別和英語成績

思路及答案

三道題的答案都可以通過上面的條件篩選的知識點來實現，具體代碼如下。

import pandas as pdcolumns = ['name', '性別', '語文', '數學', '英語'] data = [['張三', '男', 61, 90, 59],['趙四', '女', 91, 92, 93],['王五', '男', 55, 45, 40],['李六', '女', 90, 60, 59],['劉七', '男', 90, 90, 90],['林八', '女', 50, 50, 50],['莫九', '男', 45, 45, 80] ]df = pd.DataFrame(data, columns=columns)# 第一題，我們直接條件篩選 rst1 = df[df['性別'] == '女'] print(rst1)# 第二題，多調節級聯 rst2 = df[(df['語文'] > 60) & (df['數學'] > 60) & (df['性別'] == '男')] print(rst2)# 第三題，條件篩選并輸出特定列 rst3 = df.loc[(df['語文'] >= 90) | (df['數學'] > 90), ['name', '性別', '英語']] print(rst3)

運行結果如下。

name 性別 語文 數學 英語 1 趙四 女 91 92 93 3 李六 女 90 60 59 5 林八 女 50 50 50name 性別 語文 數學 英語 0 張三 男 61 90 59 4 劉七 男 90 90 90name 性別 英語 1 趙四 女 93 3 李六 女 59 4 劉七 男 90Process finished with exit code 0

總結

以上是生活随笔為你收集整理的Pandas条件筛选 | Python技能树征题的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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