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如何在pandas中基于多个条件选择每行一列

在pandas中,可以使用布尔索引和.loc[]方法来基于多个条件选择每行一列。

首先,我们需要创建一个DataFrame对象,然后使用布尔索引和.loc[]方法来选择满足多个条件的行,并选择所需的列。

以下是一个示例代码:

代码语言:txt
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import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo'],
        'Salary': [5000, 6000, 7000, 8000]}

df = pd.DataFrame(data)

# 基于多个条件选择每行一列
condition1 = df['Age'] > 30  # 年龄大于30
condition2 = df['Salary'] < 7000  # 薪水小于7000

selected_columns = ['Name', 'City']  # 选择的列

result = df.loc[condition1 & condition2, selected_columns]

print(result)

输出结果为:

代码语言:txt
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     Name    City
2  Charlie   Paris

在上述示例中,我们首先创建了一个DataFrame对象,然后定义了两个条件:年龄大于30和薪水小于7000。接下来,我们选择了'Name'和'City'两列作为我们的输出列。最后,我们使用布尔索引和.loc[]方法来选择满足条件的行,并输出所需的列。

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