Python Pandas中布尔索引的用法详解

下面是“Python Pandas中布尔索引的用法详解”的完整攻略。

什么是布尔索引

在 Pandas 中，布尔索引是通过一组布尔值来过滤 DataFrame 中的数据的操作。

布尔索引直接使用的是布尔值，即 True 和 False。布尔值会根据布尔表达式计算结果，从而选取符合条件的数据。在 Pandas 中，布尔表达式通常是与（&）、或（|）和非（~）逻辑运算符的组合。

布尔索引的使用方法

Pandas 中布尔索引的使用方法主要包括两种：

1. 使用 [] 选择符

使用 [] 选择符，先指定行坐标，再指定列坐标，最后加上条件表达式。例如，下面代码对数据框 df 中体重大于 70kg 的人进行选择：

df[df["weight"] > 70]

1. 使用 loc 方法

使用 loc 方法时需指定行索引，然后将条件表达式圈起来。例如，下面代码对数据框 df 中年龄大于 25 岁，且体重小于 65kg 的人进行选择：

df.loc[(df["age"] > 25) & (df["weight"] < 65)]

布尔索引的示例

下面通过两个示例来说明布尔索引的使用方法。

示例一

假设我们有一份购物清单，包含了商品名称、价格和数量三列数据。我们希望筛选出价格大于等于 100 元，数量大于等于 5 件的商品。

首先，我们可以使用 Pandas 的 read_csv() 方法读取清单数据：

import pandas as pd

df = pd.read_csv("shopping_list.csv")

接下来，使用布尔索引进行筛选：

df[(df["price"] >= 100) & (df["quantity"] >= 5)]

示例二

假设我们有一份学生信息表格，包含了学生的姓名、班级、年龄和成绩四列数据。我们希望找出年龄大于 15 岁，并且成绩在 75 分以上的学生，并将他们的班级改为 "高一一班"。

首先，我们可以使用 Pandas 的 read_excel() 方法读取表格数据：

import pandas as pd

df = pd.read_excel("student_info.xlsx")

接下来，使用布尔索引进行筛选和修改班级列：

df.loc[(df["age"] > 15) & (df["score"] > 75), "class"] = "高一一班"

这样就能够筛选出符合条件的学生，并将他们的班级改为 "高一一班"。

总结

通过本篇攻略，我们详细讲解了 Python Pandas 中布尔索引的用法。通过上述两个示例，我们可以掌握布尔索引的基本使用方法。在实际工作和数据分析中，灵活运用布尔索引能够为我们带来很大的帮助。