Pandas逻辑运算

Pandas是一个基于Python的数据分析库，它提供了丰富的数据结构和数据分析工具，可以帮助开发者进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。在Pandas中，逻辑运算是一种常用的操作，可以用于数据筛选、条件判断和数据合并等场景。

Pandas逻辑运算主要包括以下几种操作：

比较运算：通过比较运算符（如==、!=、>、<、>=、<=）对数据进行比较，返回布尔值（True或False）。比较运算可以用于筛选满足特定条件的数据。
逻辑运算：通过逻辑运算符（如and、or、not）对布尔值进行组合，返回新的布尔值。逻辑运算可以用于组合多个条件，进行复杂的数据筛选和判断。
掩码操作：通过布尔值的Series或DataFrame，可以将其作为掩码（mask）来筛选数据。掩码操作可以根据条件选择满足条件的数据，或者排除不满足条件的数据。

下面是一些常见的Pandas逻辑运算的示例：

比较运算示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 比较运算，筛选出A列大于3的行
result = df[df['A'] > 3]
print(result)

逻辑运算示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 逻辑运算，筛选出A列大于3且B列小于3的行
result = df[(df['A'] > 3) & (df['B'] < 3)]
print(result)

掩码操作示例：

import pandas as pd

data = {'A': [1, 2, 3, 4, 5],
        'B': [5, 4, 3, 2, 1]}
df = pd.DataFrame(data)

# 掩码操作，筛选出A列大于3的行
mask = df['A'] > 3
result = df[mask]
print(result)

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