Python - 使用任何布尔值提取行

在Python中，我们可以通过在DataFrame中使用任何Python布尔值来提取行。这可以帮助我们轻松地从DataFrame中过滤和选择所需的数据。

示例

考虑以下DataFrame：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie'],
                   'age': [25, 30, 35],
                   'is_student': [True, False, True]})

print(df)

这将输出以下内容：

       name  age  is_student
0    Alice   25        True
1      Bob   30       False
2  Charlie   35        True

要提取只包含学生的行，请按以下方式执行操作：

print(df[df['is_student'] == True])

输出结果：

       name  age  is_student
0    Alice   25        True
2  Charlie   35        True

这是如何使用任何Python布尔值来提取行的基本示例。

操作符

在上面的示例中，我们使用了"=="操作符来检查每个行中的"is_student"列是否为True。可以使用其他操作符来实现不同的过滤策略。

以下是一些最流行的操作符：

• ==：相等
• !=：不相等
• >：大于
• <：小于
• >=：大于等于
• <=：小于等于

您可以使用这些操作符之一来创建所需的布尔值，并提取您需要的行。

例如，要提取所有30岁以上的人：

print(df[df['age'] >= 30])

输出：

       name  age  is_student
1      Bob   30       False
2  Charlie   35        True

复合条件

如果您需要将多个条件组合到一个复合条件中，请使用Python中的|（或），&（和）和~（非）操作符。

例如，要提取不是学生且年龄大于25岁的行：

print(df[(df['is_student'] == False) & (df['age'] > 25)])

输出：

   name  age  is_student
1  Bob   30       False

结论

在Python中，使用任何布尔值提取行是一种有效和灵活的方法来选择和过滤数据。只需使用适当的操作符和条件即可创建所需的布尔值，并提取所需的行。