Pandas 两个条件过滤器 - Python

Pandas 是一个强大的 Python 数据分析工具库，其中两个条件过滤器是在 Pandas 数据操作中经常使用的。

1. query() 方法

query() 方法可以使用类似 SQL 语句的方式对数据进行条件过滤。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
filtered_data = data.query('age > 25 and gender == "Male"')

上面的代码使用 query() 方法从 data 数据中过滤出年龄大于 25 岁且为男性的数据。

2. loc[] 方法

loc[] 方法可以使用行和列的标签进行条件过滤。下面是一个示例：

import pandas as pd

data = pd.read_csv('data.csv')
filtered_data = data.loc[(data['age'] > 25) & (data['gender'] == "Male")]

上面的代码使用 loc[] 方法从 data 数据中过滤出年龄大于 25 岁且为男性的数据。

总结

query() 方法和 loc[] 方法都可以用来进行条件过滤，具体使用哪个取决于个人偏好和数据格式。在数据分析中，经常需要进行复杂条件过滤，这时 query() 方法的可读性可能更好一些。