根据不同条件从Pandas DataFrame中的列中提取特定部分

，可以使用Pandas库中的条件筛选功能来实现。具体步骤如下：

1. 导入Pandas库：

import pandas as pd

1. 创建DataFrame： 假设我们有一个名为df的DataFrame，包含以下几列：'Name'、'Age'、'Gender'、'City'。示例代码如下：

data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male'],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 根据条件筛选： 假设我们要提取年龄大于等于35岁的记录，可以使用以下代码：

filtered_df = df[df['Age'] >= 35]

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含满足条件的记录。

1. 提取特定列： 如果只需要提取特定列的部分数据，可以在筛选条件后使用方括号指定列名。例如，我们只需要提取满足条件的记录的姓名和城市，可以使用以下代码：

filtered_df = df[df['Age'] >= 35][['Name', 'City']]

这将返回一个新的DataFrame，其中只包含满足条件的记录的姓名和城市两列。

以上就是根据不同条件从Pandas DataFrame中提取特定部分的方法。根据具体需求，可以灵活运用条件筛选和列选择来获取所需的数据。

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