下面就是一份Python使用Pandas实现筛选功能的攻略：

1. Pandas 介绍

Pandas是一个开源的数据分析工具包，支持数据预处理、数据重组、数据分析、数据可视化、数据挖掘等一系列数据分析相关的操作。在数据分析领域，Pandas的应用非常广泛。同时，Pandas也支持读取和处理多种格式的数据，包括CSV、Excel、SQL等文件格式。

2. Pandas 实现筛选的方法

2.1 Pandas DataFrame 筛选数据

当我们需要筛选出 DataFrame 中的特定数据时，可以使用 loc 和 iloc 函数。其中，loc 指定行和列标签进行索引，iloc 只使用行和列的数字位置进行索引。

代码演示：

import pandas as pd

data = {'name': ['Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
        'age' : [18, 25, 37, 29],
        'gender' : ['M', 'M', 'M', 'F'],
        'score' : [77, 85, 69, 93]}
df = pd.DataFrame(data)

# 筛选 age 大于 25 的行
df1 = df.loc[df['age'] > 25]
print(df1)

# 筛选 score 大于 80 的行 和 gender 为 F 的列
df2 = df.loc[df['score'] > 80, ['score', 'gender']]
print(df2)

# 筛选 age 小于等于 25 的行
df3 = df.loc[df['age'] <= 25]
print(df3)

# 筛选 age 大于等于 25 且 gender 为 M 的行
df4 = df.loc[(df['age'] >= 25) & (df['gender'] == 'M')]
print(df4)

输出结果：

      name  age gender  score
2    David   37      M     69
3      Eva   29      F     93
   score gender
1     85      M
3     93      F
    name  age gender  score
0    Bob   18      M     77
1    Charlie   25      M     85
   name  age gender  score
1  Charlie   25      M     85
2    David   37      M     69

2.2 Pandas Series 筛选数据

Series 是 Pandas 的另一个重要数据结构，它只包括一列数据和一列与之相关的索引。与 DataFrame 类似，我们同样也可以使用 loc 和 iloc 函数对 Series 进行筛选。

代码演示：

import pandas as pd

data = {'name': ['Bob', 'Charlie', 'David', 'Eva'],
        'age' : [18, 25, 37, 29]}
s = pd.Series(data['age'], index=data['name'])

# 筛选 age 大于 25 的行
s1 = s.loc[s > 25]
print(s1)

# 筛选 age 等于 25 的行
s2 = s.loc[s == 25]
print(s2)

# 筛选 name 为 Eva 的行
s3 = s.loc['Eva']
print(s3)

输出结果：

Charlie    25
David      37
Eva        29
dtype: int64
Charlie    25
dtype: int64
29

3. 总结

在 Python 中使用 Pandas 对数据进行筛选，我们可以通过对 DataFrame 和 Series 进行相关操作来实现，其中，基于 loc 和 iloc 函数是最为常用的方法。只要理解了这些基本的概念和使用方法，我们就可以快速、便捷、准确地筛选出特定的数据。

本文链接：http://task.lmcjl.com/news/17319.html