使用pandas.DataFrame中的复杂条件进行选择

当然！设置：

&gt&燃气轮机&燃气轮机；作为pd进口熊猫
&燃气轮机&燃气轮机&燃气轮机；从随机导入randint
&燃气轮机&燃气轮机&燃气轮机；df=pd.DataFrame（{'A'：[randint（1，9）表示范围（10）中的x]，
‘B’：[randint（1,9）*10表示范围（10）内的x]，
'C'：[randint（1,9）*100表示范围（10）]内的x）
&燃气轮机&燃气轮机&燃气轮机；df
A、B、C
0  9  40  300
1  9  70  700
2  5  70  900
3  8  80  900
4  7  50  200
5  9  30  900
6  2  80  700
7  2  80  400
8  5  80  300
9  7  70  800

我们可以应用列操作并获取布尔系列对象：

&gt&燃气轮机&燃气轮机；df[“B”]&gt；50
0错误
1正确
2正确
3正确
4错误
5错误
6正确
7正确
8正确
9正确
姓名：B
&燃气轮机&燃气轮机&燃气轮机；（df[“B”]&gt；50）和；（df[“C”]==900）
0错误
1错误
2正确
3正确
4错误
5错误
6错误
7错误
8错误
9错误

[更新，切换到新样式.loc]：

然后我们可以用这些索引到对象中。对于读取访问，您可以链接索引：

&gt&燃气轮机&燃气轮机；df[“A”][（df[“B”]&gt；50）&amp；（df[“C”]=900）]
2    5
3    8
名称：A，数据类型：int64

但是，由于视图和副本之间的差异，您可能会遇到麻烦，因为这样做是为了进行写访问。您可以改用.loc：

&gt&燃气轮机&燃气轮机；df.loc[（df[“B”]&gt；50）&amp；（df[“C”]==900），“A”]
2    5
3    8
名称：A，数据类型：int64
&燃气轮机&燃气轮机&燃气轮机；df.loc[（df[“B”]&gt；50）和（df[“C”]==900），“A”]值
数组（[5,8]，dtype=int64）
&燃气轮机&燃气轮机&燃气轮机；df.loc[（df[“B”]&gt；50）&amp；（df[“C”]==900），“A”]*=1000
&燃气轮机&燃气轮机&燃气轮机；df
A、B、C
0     9  40  300
1     9  70  700
2  5000  70  900
3  8000  80  900
4     7  50  200
5     9  30  900
6     2  80  700
7     2  80  400
8     5  80  300
9     7  70  800

请注意，我无意中键入了==900，而不是！=900，或~（df[“C”]==900），但我太懒了，无法修复它。读者练习：^）