python pandas loc 布尔索引示例说明
更新时间：2022年03月01日 15:29:35 作者：侯小啾
loc跟iloc的区别，首先loc是location的意思，和iloc中i的意思是指integer，所以它只接受整数作为参数，详情见下面
pandas loc的指定条件索引（布尔索引）
pandas中的loc不仅仅可以用于直接的标签的索引，也可以用于指定条件的索引。
1.准备数据
首先准备一组数据：
import pandas as pd
df = pd.DataFrame({
'AAA': [120, 101, 106, 117, 114, 122],
'BBB': [115, 100, 110, 125, 123, 120],
'CCC': [109, 112, 125, 120, 116, 115],
'DDD': 'ABCDEFG'
}, index=[1, 2, 3, 4, 5, 6])
print(df)
2.单条件筛选
以筛选出其中字段"AAA"大于110的为例：
print(df)
print("=======================")
print(df.loc[df['AAA'] > 110]) # "AAA"大于100的
深入分析，我们可以看出，loc后传入的是一个Values为bool类型数据的Series，且其长度与原DataFrame的行数相等。
print(df['AAA'] > 110) print(type(df['AAA'] > 110)) # Series类型，Values为bool类型
3.多条件筛选
loc也可以同时传入多个筛选条件, 以筛选字段"AAA"大于110且字段"CCC"大于115的数据为例：
print("=======================")
print(df.loc[(df['AAA'] > 110) & (df['CCC'] > 115)])
到此这篇关于python pandas loc 布尔索引示例说明的文章就介绍到这了,更多相关python pandas loc 布尔索引内容请搜索脚本之家以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持脚本之家！
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