Pandas 选择两列（不）相等行的方法

在本文中，我们将介绍使用Pandas库选择两列（不）相等行的方法。

假设我们有以下数据集：

现在我们想要选择年龄和性别两列都相等的行，可以使用以下代码实现：

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df[(df['Age'] == df['Gender'])]
print(df)

结果：

另一方面，如果我们要选择年龄和性别两列不相等的行，则可以使用以下代码：

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df[(df['Age'] != df['Gender'])]
print(df)

结果：

在上述代码中，使用“”操作符来选择两列相等的行，“！=”操作符来选择两列不相等的行。

我们还可以使用“&”和“|”操作符来选择满足多个条件的行。例如，我们要选择年龄为18岁且性别为男性的行，可以使用以下代码：

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df[(df['Age'] == 18) & (df['Gender'] == 'Male')]
print(df)

结果：

在上述代码中，使用“&”操作符同时选择两个条件。

另一方面，如果我们要选择年龄为18岁或性别为女性的行，则可以使用以下代码：

df = pd.read_csv('data.csv')
df = df[(df['Age'] == 18) | (df['Gender'] == 'Female')]
print(df)

结果：

在上述代码中，使用“|”操作符选择任一条件。

阅读更多：Pandas 教程

总结

在本文中，介绍了使用Pandas库选择两列（不）相等行的方法，包括使用“”和“！=”操作符、使用“&”和“|”操作符选择多个条件等。这些方法可以帮助我们更高效地处理数据集，提取我们需要的信息。