使用Pandas从多个条件（AND，OR，NOT）中提取行的方法。
有以下2点需要注意：
- ＆，|，〜的使用（and、or、not的错误）
- 使用比较运算符时，请将每个条件括在括号中。
以下数据为例。
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import pandas as pddf = pd.read_csv('./data/09/sample_pandas_normal.csv')print(df)# name age state point# 0 Alice 24 NY 64# 1 Bob 42 CA 92# 2 Charlie 18 CA 70# 3 Dave 68 TX 70# 4 Ellen 24 CA 88# 5 Frank 30 NY 57 |
本例是使用pandas.DataFrame，但pandas.Series也同样适用。
如何提取（选择）行
首先，展示如何从pandas.DataFrame中提取（选择）行以获得新的pandas.DataFrame。
使用布尔列表（数组）或pandas.Series，只能提取（选择）True行。
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mask = [True, False, True, False, True, False]df_mask = df[mask]print(df_mask)# name age state point# 0 Alice 24 NY 64# 2 Charlie 18 CA 70# 4 Ellen 24 CA 88 |
通过AND，OR，NOT多个条件提取（选择）行的代码-示例
具有两个条件值的pandas.Series，可以使用＆获得如下结果。在这里，为了便于说明，将==和〜用作二个条件，但是仅使用！=也是可以。
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print(df['age'] < 35)# 0 True# 1 False# 2 True# 3 False# 4 True# 5 True# Name: age, dtype: boolprint(~(df['state'] == 'NY'))# 0 False# 1 True# 2 True# 3 True# 4 True# 5 False# Name: state, dtype: boolprint((df['age'] < 35) & ~(df['state'] == 'NY'))# 0 False# 1 False# 2 True# 3 False# 4 True# 5 False# dtype: bool |
仅提取（选择）True行。
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df_and = df[(df['age'] < 35) & ~(df['state'] == 'NY')]print(df_and)# name age state point# 2 Charlie 18 CA 70# 4 Ellen 24 CA 88 |
对于OR也是如此。使用|。
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print((df['age'] < 20) | (df['point'] > 90))# 0 False# 1 True# 2 True# 3 False# 4 False# 5 False# dtype: booldf_or = df[(df['age'] < 20) | (df['point'] > 90)]print(df_or)# name age state point# 1 Bob 42 CA 92# 2 Charlie 18 CA 70 |
3个以上条件的运算符的优先级
运算符的优先级是NOT（〜），AND（＆），OR（|）。因此，结果因顺序而异。
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df_multi_1 = df[(df['age'] < 35) | ~(df['state'] == 'NY') & (df['point'] < 75)]print(df_multi_1)# name age state point# 0 Alice 24 NY 64# 2 Charlie 18 CA 70# 3 Dave 68 TX 70# 4 Ellen 24 CA 88# 5 Frank 30 NY 57df_multi_2 = df[(df['age'] < 35) & (df['point'] < 75) | ~(df['state'] == 'NY')]print(df_multi_2)# name age state point# 0 Alice 24 NY 64# 1 Bob 42 CA 92# 2 Charlie 18 CA 70# 3 Dave 68 TX 70# 4 Ellen 24 CA 88# 5 Frank 30 NY 57 |
将每个组括在括号中比较安全。
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df_multi_3 = df[((df['age'] < 35) | ~(df['state'] == 'NY')) & (df['point'] < 75)]print(df_multi_3)# name age state point# 0 Alice 24 NY 64# 2 Charlie 18 CA 70# 3 Dave 68 TX 70# 5 Frank 30 NY 57 |
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原文链接：https://blog.csdn.net/qq_18351157/article/details/105403779
