基于优先级过滤熊猫DataFrame的高效/Pythonic方法

基于优先级过滤熊猫DataFrame的高效/Pythonic方法是使用pandas库中的query()方法。该方法允许我们使用类似于SQL的语法来过滤DataFrame，以提高过滤的效率和代码的可读性。

具体步骤如下：

1. 导入pandas库：import pandas as pd
2. 创建一个熊猫DataFrame：df = pd.DataFrame(data)
3. 使用query()方法进行过滤：filtered_df = df.query('条件')

在query()方法中，我们可以使用各种条件表达式来过滤DataFrame。以下是一些常见的条件表达式示例：

• 等于：column == value
• 不等于：column != value
• 大于：column > value
• 小于：column < value
• 大于等于：column >= value
• 小于等于：column <= value
• 包含在列表中：column in [value1, value2]
• 字符串包含：column.str.contains('value')

除了基本的条件表达式，我们还可以使用逻辑运算符（如AND、OR、NOT）来组合多个条件。例如：

• AND：condition1 & condition2
• OR：condition1 | condition2
• NOT：~condition

通过使用query()方法，我们可以高效地过滤熊猫DataFrame，并且代码更加Pythonic和易于理解。

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