最多两列 pandas - Python

在数据分析和数据科学领域，pandas 是 Python 语言中重要的库之一。它提供了一个高效的 DataFrame 数据结构，用于处理大量数据集，并且有许多功能强大、易于使用的统计分析和数据清洗工具。

pandas 的 DataFrame 是一个二维的表格数据结构，可以使用不同的数据类型来存储数据，并且可以通过默认的行和列编号或自定义标签来引用数据。

在 pandas 中，我们经常需要按照某些条件选择数据，并将结果显示在最多两列中。下面是一些实用程序示例。

选择具有特定值的行

要选择 DataFrame 中具有特定值的行，可以使用 loc 和 iloc 方法。loc 方法是使用行和列标签进行选择的，而 iloc 方法是使用整数位置选择的。

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Ella', 'Frank'],
        'Age': [20, 25, 30, 35, 40, 45],
        'Gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F', 'M']}
df = pd.DataFrame(data)

# 选择具有名字为 'Charlie' 和 'Ella' 的行，并显示 'Age' 和 'Gender' 两列
df.loc[df['Name'].isin(['Charlie', 'Ella']), ['Age', 'Gender']]

输出：

   Age Gender
2   30      M
4   40      F

注意，我们使用了 isin 方法来检查 'Name' 列中是否包含所需的名字。同时，选择要显示的列名必须出现在列表中。

选择具有特定条件的行

如果我们想根据特定的条件选择行，可以使用布尔索引。在下面的示例中，我们选择了 'Age' 大于 30 年的行，并且只显示 'Name' 和 'Age' 两列：

# 选择 'Age' 大于 30 年的行，并且只显示 'Name' 和 'Age' 两列
df.loc[df['Age'] > 30, ['Name', 'Age']]

输出：

     Name  Age
3   David   35
4    Ella   40
5   Frank   45

选择具有特定值的列

要选择 DataFrame 中具有特定值的列，可以使用以下方法：

# 选择具有 'Gender' 为 'F' 的列，并显示该列和 'Name' 列
df.loc[:, df.columns.str.endswith('e')]

输出：

     Name  Age
0   Alice   20
1     Bob   25
2  Charlie   30
3   David   35
4    Ella   40
5   Frank   45

在上面的示例中，我们使用了 str.endswith 方法来检查列名是否以 'e' 结束。同时，我们使用了 loc 方法来指定要选择的行和列。

选择具有特定条件的列

如果我们想根据特定的条件选择列，可以使用以下方法：

# 选择具有 'Age' 大于 30 年的列，并显示该列和 'Name' 列
df.loc[:, df.max() > 30].loc[:, ['Name', 'Age']]

输出：

     Name  Age
0   Alice   20
1     Bob   25
2  Charlie   30
3   David   35
4    Ella   40
5   Frank   45

在上面的示例中，我们首先运行了 df.max() > 30，以获取一个布尔列表，其中为 True 的值表示列中的最大值大于 30。然后，我们使用这个列表和 loc 方法来选择所需的列。