本文介绍: 在处理数据的过程中，有时需要筛选出数据框中符合特定条件的行，以便对这些行进行进一步的处理或者分析。Python Pandas 库提供了多种方式来实现基于条件的行选择。除了使用 query() 方法外，也可以使用 Pandas 提供的 loc[] 方法来选择符合条件的行。接下来，我们可以使用 Pandas 提供的 query() 方法来选择符合条件的行。下面我们将演示如何使用 Pandas 实现基于条件的行选择，并提供相应的源代码。筛选符合条件的数据行（Python Pandas 数据框中基于条件的行选择）
筛选符合条件的数据行（Python Pandas 数据框中基于条件的行选择）
在处理数据的过程中，有时需要筛选出数据框中符合特定条件的行，以便对这些行进行进一步的处理或者分析。Python Pandas 库提供了多种方式来实现基于条件的行选择。
下面我们将演示如何使用 Pandas 实现基于条件的行选择，并提供相应的源代码。
import pandas as pd
# 从 csv 文件读取数据
df = pd.read_csv('data.csv')
接下来，我们可以使用 Pandas 提供的 query() 方法来选择符合条件的行。例如，以下代码会选择“age”列中大于 30 的所有行：
# 使用 query 方法选择符合条件的行
result = df.query原文地址:https://blog.csdn.net/m0_47037246/article/details/130374860
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