准备工作
在开始之前，我们需要先安装 Pandas包。你可以使用以下命令进行安装：
pip install pandas
安装好所需的包后，让我们正式进入主题。
Pandas DataFrame 复杂过滤
DataFrame 是 Pandas 中用于存储和操作数据的对象。它非常强大，因为我们可以利用条件、逻辑运算符和 Pandas 的函数对数据进行过滤。
让我们先创建一个简单的 DataFrame 对象：
import pandas as pddf = pd.DataFrame({ 'Name': ['Alice', 'Leah', 'Jessica', 'Kenny', 'Brad'], 'Age': [50, 27, 22, 30, 40], 'Salary': [100000, 154000, 120000, 78000, 88000], 'Occupation': ['Doctor', 'Soldier', 'Doctor', 'Accountant', 'Florist']})
接下来，我们将学习如何对这些示例数据进行过滤。首先，可以根据特定条件进行数据筛选：
df[df['Age'] > 30]
输出：
Name Age Salary Occupation0 Alice 50 100000 Doctor4 Brad 40 88000 Florist
我们也可以结合 And（&）运算符来组合多个条件：
df[(df['Age'] > 25) & (df['Salary'] < 100000)]
输出：
Name Age Salary Occupation3 Kenny 30 78000 Accountant4 Brad 40 88000 Florist
同样地，也可以用 Or（|）运算符组合条件：
df[(df['Salary'] < 100000) | (df['Occupation'] == 'Soldier')]
输出：
Name Age Salary Occupation1 Leah 27 154000 Soldier3 Kenny 30 78000 Accountant4 Brad 40 88000 Florist
此外，我们还可以利用字符串函数进行数据过滤。例如，筛选出某列包含特定值的数据：
df[df['Occupation'].str.contains('Sol')]
输出：
Name Age Salary Occupation1 Leah 27 154000 Soldier
如果你需要按照特定字符串值进行过滤，可以使用以下方法：
df[df['Occupation'].isin(['Doctor', 'Florist'])]
输出：
Name Age Salary Occupation0 Alice 50 100000 Doctor2 Jessica 22 120000 Doctor4 Brad 40 88000 Florist
还可以通过 lambda 函数对数据进行过滤：
df[df['Name'].apply(lambda x: len(x) > 5)]
输出：
Name Age Salary Occupation2 Jessica 22 120000 Doctor
如果你想简化操作，可以使用 query 方法来过滤数据：
df.query('Age < 30 and Salary > 100000')
输出：
Name Age Salary Occupation1 Leah 27 154000 Soldier2 Jessica 22 120000 Doctor
最后，我们可以将前面学到的各种过滤条件进行组合：
df[(df['Age'] > 30) & ( (df['Salary'] > 60000) | (df['Occupation'].str.contains('Doc')))]
输出：
Name Age Salary Occupation0 Alice 50 100000 Doctor4 Brad 40 88000 Florist
掌握这些过滤函数，将大大提升你的数据分析能力。
