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Pandas 使用OR语句过滤Dataframe

Pandas 使用OR语句过滤Dataframe

在本文中，我们将介绍如何使用Pandas的OR语句过滤Dataframe。在处理大量数据时，我们常常需要对数据进行筛选，而OR语句可以让我们在筛选过程中不仅限于一个条件。

阅读更多：Pandas 教程

Pandas Dataframe 的基础知识

在深入探讨过滤数据的细节之前，我们需要了解一些Pandas Dataframe的基础知识：

创建一个 Pandas Dataframe

我们可以使用Pandas的DataFrame方法来创建一个Dataframe。例如，我们可以创建一个包含购物清单信息的Dataframe：

import pandas as pd

shopping_list = {
    'Item': ['Milk', 'Eggs', 'Bread', 'Cheese', 'Butter'],
    'Price': [2.50, 1.99, 0.99, 3.49, 2.99],
    'Unit': ['2L', 'Dozen', 'Loaf', '500g', '250g'],
    'Discount': [0.1, 0, 0.25, 0, 0.5]
}

df = pd.DataFrame(shopping_list)

print(df)
Python

输出结果：

     Item  Price   Unit  Discount
0    Milk   2.50     2L      0.10
1    Eggs   1.99  Dozen      0.00
2   Bread   0.99   Loaf      0.25
3  Cheese   3.49   500g      0.00
4  Butter   2.99   250g      0.50
Python

Pandas Dataframe 的筛选

Pandas提供了各种选项来筛选Dataframe。例如，我们可以使用loc方法，它允许我们通过行标签或布尔索引来选择行。

df.loc[df['Item'] == 'Milk']
Python

输出结果：

   Item  Price Unit  Discount
0  Milk    2.5   2L       0.1
Python

Pandas OR语句

Pandas的OR语句使用|符号表示。例如，我们想要从购物清单中选择价格小于2美元的商品。我们可以使用以下代码：

df.loc[(df['Price'] < 2) | (df['Discount'] > 0)]
Python

输出结果为：

   Item  Price   Unit  Discount
0  Milk   2.50     2L      0.10
1  Eggs   1.99  Dozen      0.00
2 Bread   0.99   Loaf      0.25
4  Butter 2.99  250g      0.50
Python

以上代码通过比较两个条件，并使用OR运算符(|)将它们连接。在搜索筛选条件时，我们可以使用多个OR语句。

df.loc[(df['Price'] > 3) | ((df['Discount'] > 0) & (df['Unit'] == 'Dozen'))]
Python

输出结果为：

     Item  Price  Unit  Discount
1    Eggs   1.99  Dozen       0.0
3  Cheese   3.49  500g       0.0
4  Butter   2.99  250g       0.5
Python

这里我们使用了两个OR语句。第一个条件是价格高于3美元，第二个条件是打折率大于0并且单位为Dozen。

我们可以看到，只有两个商品符合查询条件：’Eggs’和’Cheese’符合第一个条件，而’Eggs’和’Butter’符合第二个条件。因此，这里是一个OR语句的例子。

总结

在本文中，我们介绍了如何使用Pandas的OR语句过滤Dataframe。要过滤Dataframe中的数据并筛选出特定商品，我们通过多个条件和OR语句来实现。这些技巧将帮助您在数据分析和处理中更有效地进行数据筛选和过滤。希望这篇文章能够对你的工作有帮助！

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