下面是“Python数据分析之 Pandas Dataframe条件筛选遍历详情”的攻略。
在进行数据分析时，经常需要按照一定条件筛选DataFrame中的数据，进行数据处理、分析、逻辑推导等操作。本文将介绍如何使用 Pandas DataFrame 的条件筛选和遍历方法。
本篇攻略将介绍 Pandas 中DataFrame数据筛选与遍历的基本操作，例如条件选择、 loc、 iloc和组合，应用到实际案例中。
DataFrame 提供了多种选择方法，包括选择行、列、特定的元素，以及根据条件筛选行。
以下是 Pandas DataFrame 中常用的选择方法：
.loc[] : 根据标签值选择行或列.iloc[]: 根据整数位置选择行或列.at[] : 根据标签值选择特定的元素.iat[]: 根据整数位置选择特定的元素[] : 按照标签或整数位置选择行或列.at[] 和 .iat[] 可以用来精确选择标量或单个值，而其他方法可以实现对多个值的快速选择。 接下来，我们将使用两个具体的案例来演示 Pandas DataFrame 的基本选择操作。
案例1：根据条件筛选数据
首先，我们将使用示例数据来说明如何根据条件筛选数据。
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
'score': [80, 70, 90, 65, 75],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']
}
df = pd.DataFrame(data)
# 筛选分数大于80的同学
df[df['score']>80]
输出结果：
name score gender
2 Charlie 90 M
上述代码使用了 df['score']>80 的条件进行了数据筛选，并输出了所有满足该条件的数据。要注意的是，在使用 DataFrame 进行条件筛选时，需要将筛选条件放在一对方括号内，并将其作为 DataFrame 的索引。
案例2：选择指定的行与列
接下来，我们将使用另一个样本数据来说明如何选择指定的行与列。
import pandas as pd
# 创建示例数据
data = {
'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David', 'Emily'],
'score': [80, 70, 90, 65, 75],
'gender': ['F', 'M', 'M', 'M', 'F']
}
df = pd.DataFrame(data)
以上代码创建了一个包含 name，score 和 gender 三列的 DataFrame。
下面，我们将使用以下代码选择指定的行与列：
# 选择 name 列和 score 列的前三行
df.loc[:2, ['name', 'score']]
输出结果为：
name score
0 Alice 80
1 Bob 70
2 Charlie 90
以上代码使用了 loc 方法来选择前 3 行，并选择 name 和 score 两列。要注意的是，在使用 loc 方法时，需要用一对方括号来包括所要选择的行和列的范围，而行与列之间需要使用逗号分隔。
另外可以使用 iloc 方法进行基于位置的索引操作，例如：
# 选择第一列和第二列的前三行
df.iloc[:3, :2]
输出结果为：
name score
0 Alice 80
1 Bob 70
2 Charlie 90
Pandas DataFrame 是进行数据分析、处理和可视化的重要工具。通过学习本文中的示例，读者可以掌握基本的数据筛选与遍历方法，为日后的数据分析工作打下基础。同时，读者在自己实际的数据分析中，也可以将本文中的示例中的基本原理进行进一步的推广和运用。
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