如何在Python中获取具有子集列的数据框行

在数据分析过程中，我们经常需要筛选出符合特定条件下的行或列。本文将介绍如何在Python中获取具有子集列的数据框行。

假设我们有以下数据框：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

    A  B  C
0  1  4  7
1  2  5  8
2  3  6  9

现在我们希望筛选出列A和列C都满足大于等于2的所有行。

我们可以使用loc[]函数来实现此目的。

subset = df.loc[(df['A'] >= 2) & (df['C'] >= 2)]

此时，我们获得了以下数据框：

    A  B  C
1  2  5  8
2  3  6  9

这个方法的原理是，通过布尔索引来筛选出符合条件的行，并将它们存储在一个新的数据框中。

如果我们仅仅需要获取满足条件的数据框行，那么我们可以直接使用索引器[]来实现。

subset = df[(df['A'] >= 2) & (df['C'] >= 2)]

这与使用loc[]函数的效果是一样的。

以上就是如何在Python中获取具有子集列的数据框行的方法，希望对你的数据分析有所帮助。

代码片段

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6], 'C': [7, 8, 9]})

subset = df.loc[(df['A'] >= 2) & (df['C'] >= 2)]
# 或者使用以下代码
# subset = df[(df['A'] >= 2) & (df['C'] >= 2)]