Python pandas dataframe组按条件过滤

Python pandas是一个开源的数据分析和数据处理库，提供了丰富的数据结构和数据操作功能。其中，DataFrame是pandas库中最重要的数据结构之一，它类似于Excel中的二维表格，可以存储和处理具有不同数据类型的数据。

在DataFrame中，可以使用条件过滤来筛选满足特定条件的数据。下面是一些常见的DataFrame组按条件过滤的方法：

1. 使用布尔索引：可以通过创建一个布尔条件来筛选DataFrame中满足条件的行。例如，假设有一个DataFrame df，我们想要筛选出"age"列大于等于18的行，可以使用以下代码：filtered_df = df[df['age'] >= 18]这将返回一个新的DataFrame filtered_df，其中包含满足条件的行。
2. 使用query方法：pandas提供了query方法，可以使用类似SQL的语法来筛选DataFrame。例如，使用query方法筛选出"age"列大于等于18的行，可以使用以下代码：filtered_df = df.query('age >= 18')
3. 使用isin方法：isin方法可以用于筛选DataFrame中某一列的值是否在给定的列表中。例如，假设我们有一个列表18, 20, 25，我们想要筛选出"age"列的值在该列表中的行，可以使用以下代码：filtered_df = df[df['age'].isin([18, 20, 25])]

以上是一些常见的DataFrame组按条件过滤的方法，根据具体的需求和数据结构，可以选择适合的方法进行筛选。在实际应用中，pandas还提供了丰富的数据处理和分析功能，可以帮助开发人员高效地处理和分析数据。

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