Pandas: Pandas中的loc与非loc的布尔索引

在数据分析过程中，我们通常会使用Pandas来处理数据。而在Pandas中，布尔索引被广泛应用于数据筛选过程中。在进行布尔索引时，通常我们需要使用loc或非loc方法。

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Pandas中的布尔索引

在Pandas中，我们可以使用布尔索引对DataFrame进行筛选，以过滤掉不需要的数据。以一个简单的DataFrame为例：

import pandas as pd

data = {'name': ['Tom','Jerry','Lucy','John','Alex'],
        'score': [80, 70, 60, 90, 100],
        'age': [18, 19, 18, 20, 19]}

df = pd.DataFrame(data)

其中，包含了五个人的姓名、分数和年龄。如果我们想筛选出分数大于等于70的人，可以使用以下语句：

df[df['score'] >= 70]

运行结果如下：

    name  score  age
0    Tom     80   18
1  Jerry     70   19
3   John     90   20
4   Alex    100   19

这样，我们就筛选出了分数大于等于70的人。这里使用了df[‘score’] >= 70的条件语句，返回了一个由True和False组成的布尔数组，作为DataFrame的索引进行筛选。

Pandas中的loc方法

在布尔索引过程中，我们可以使用loc方法来进行精确索引。loc方法的使用方法如下：

df.loc[条件]

返回经过条件筛选后的DataFrame。

以上面的例子为例，如果我们想查询分数等于70的人，可以使用以下语句：

df.loc[df['score'] == 70]

运行结果如下：

    name  score  age
1  Jerry     70   19

这样，我们就可以使用精确条件筛选出特定的记录。

Pandas中的非loc方法

与loc方法相对的是非loc方法，其实现过程与loc方法类似。其使用方法如下：

df[条件]

同样的，返回经过条件筛选后的DataFrame。

以上述例子为例，如果我们使用非loc方法筛选分数等于70的人，可以使用以下语句：

df[df['score'] == 70]

运行结果如下：

    name  score  age
1  Jerry     70   19

与使用loc方法的结果是相同的。这里需要注意的是，在布尔索引中，使用非loc方法时，需要直接使用DataFrame进行索引。

总结

通过本文的介绍，我们可以知道在Pandas中使用布尔索引时，使用loc方法与非loc方法都可以达到相同的效果。但是，在精确索引时，loc方法可以更直观地指定筛选条件，使得代码逻辑更加清晰。

以上就是关于Pandas中的loc与非loc的布尔索引的介绍。在实际运用过程中，可以根据具体情况选择合适的方式来进行数据筛选，以便更好地处理数据。