Pandas 教程-布尔索引

整理： python架构师

布尔索引被定义为NumPy的一个非常重要的特性，经常在Pandas中使用。其主要任务是使用DataFrame中的实际数据值。我们可以通过不同的方式在布尔索引中过滤数据，如下所示：

• 使用布尔索引访问DataFrame。
• 将布尔掩码应用于DataFrame。
• 基于列值掩码数据。
• 基于索引值掩码数据。

示例1

这个示例展示了如何使用布尔索引访问DataFrame的工作原理：

# importing pandas as pd  import pandas as pd  # dictionary of lists   dict = {'name':["Smith", "William", "Phill", "Parker"],           'age': ["28", "39", "34", "36"]}   info = pd.DataFrame(dict, index = [True, True, False, True])   print(info)  

输出:

name      ageTrue     Smith     28True     William   39False    Phill     34True     Parker    36

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示例2

这个示例展示了如何使用.loc[]通过布尔索引访问DataFrame的工作原理：

# importing pandas as pd  import pandas as pd  # dictionary of lists   dict = {'name':["Smith", "William", "Phill", "Parker"],           'age': ["28", "39", "34", "36"]}   info = pd.DataFrame(dict, index = [True, True, False, True])   # accessing a dataframe using .loc[] function    print(info.loc[True])  

输出:

name    ageTrue   Smith     28True   William   39True   Parker    36

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