利用pandas进行条件筛选和组合筛选

对pandas中的DataFrame进行条件筛选，即筛选出符合条件的数据条；这里经常会遇到以下几种情况，下面举例说明：

1 df = pd.DataFrame({'A':[100, 200, 300, 400, 500], 
　　　　　　　　　　　　 'B':['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
　　　　　　　　　　　　 'C':[1, 2, 3, 4, 5]})
2 df
        A    B    C
 0    100    a    1
 1    200    b    2
 2    300    c    3
 3    400    d    4
 4    500    e    5

（1）找出df中A列值为100的所有数据

1 df[df.A==100]
 　　　　A    B    C
 0    100    a    1

这里也可以是小于（<）、大于（>）、小于等于（<=）、大于等于（>=）、不等于（!=）等情况。

（2）找出df中A列值为100、200、300的所有数据

1 num = [100, 200, 300]
2 df[df.A.isin(num)]     #筛选出A列值在num列表的数据条
        A    B    C
 0    100    a    1
 1    200    b    2
 2    300    c    3

（3）找出df中A列值为100且B列值为‘a’的所有数据

1 df[(df.A==100)&(df.B=='a')]
        A    B    C
 0    100    a    1

（4）找出df中A列值为100或B列值为‘b’的所有数据

1 df[(df.A==100)|(df.B=='b')]
        A    B    C
 0    100    a    1
 1    200    b    2

这里需要注意的是，多条件筛选的时候，必须加括号'()'。