根据条件选择pandas DataFrame中的行

根据条件选择Pandas DataFrame中的行可以使用DataFrame的loc[]、iloc[]和ix[]三种方法。其中，ix[]已经被废弃，因此推荐使用loc[]和iloc[]方法。

一、通过loc[]方法根据条件选择行

loc[]方法通过行标签（label）选择行。可以使用以下方式来选择行：

1.使用一组条件选择行

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 45, 22],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
})

# 选择年龄大于30岁的行
df.loc[df['age']>30]

输出结果为：

       name  age gender
1       Bob   30      M
2  Charlie   45      M

2.使用多组条件选择行

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 45, 22],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
})

# 选择性别为男性，并且年龄大于30岁的行
df.loc[(df['gender']=='M') & (df['age']>30)]

输出结果为：

       name  age gender
2  Charlie   45      M

二、通过iloc[]方法根据条件选择行

iloc[]方法通过行号（index）选择行。可以使用以下方式来选择行：

1.选择一行

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 45, 22],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
})

# 选择第二行
df.iloc[1]

输出结果为：

name      Bob
age        30
gender      M
Name: 1, dtype: object

2.选择多行

import pandas as pd 

df = pd.DataFrame({
    'name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
    'age': [25, 30, 45, 22],
    'gender': ['F', 'M', 'M', 'M']
})

# 选择第1行和第3行
df.iloc[[0,2]]

输出结果为：

       name  age gender
0     Alice   25      F
2  Charlie   45      M

这就是根据条件选择Pandas DataFrame中的行方法的完整攻略，希望对你有所帮助。