Pandas筛选：基于组合逻辑选择满足两个数据列条件的行

在Pandas中，可以使用布尔索引来筛选满足特定条件的行。如果你想基于组合逻辑选择满足两个数据列条件的行，可以使用逻辑运算符来组合条件。下面是一个示例代码，展示了如何实现这一目标：

import pandas as pd
# 创建一个示例数据框
data = {
'A': [1, 2, 3, 4, 5],
'B': [5, 4, 3, 2, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义筛选条件
condition1 = df['A'] > 2
condition2 = df['B'] < 3
# 使用逻辑运算符组合条件
filtered_df = df[(condition1 & condition2)]
# 打印筛选结果
print(filtered_df)

在上面的示例中，我们创建了一个包含两列（’A’和’B’）的数据框。然后，我们定义了两个条件：condition1表示’A’列的值大于2，condition2表示’B’列的值小于3。通过使用&运算符将这两个条件组合起来，我们得到了满足这两个条件的行的数据框filtered_df。最后，我们打印了筛选结果。
值得注意的是，Pandas中的条件运算符是大小写敏感的，因此在使用时需要确保条件表达式的大小写正确。此外，如果你要基于更复杂的组合逻辑进行筛选，可以使用括号来分组条件，以避免混淆。例如：df[(condition1 & condition2) | (condition3 & condition4)]表示满足条件1和2或满足条件3和4的行的数据框。
除了上述示例中的使用方式，你还可以将筛选条件应用于数据框的特定列或使用变量来存储筛选条件。例如，如果你想基于两个不同的列进行筛选，可以这样写：df[(df['column1'] > value1) & (df['column2'] < value2)]。此外，如果你想根据变量的值动态地应用筛选条件，可以将变量与条件结合使用。例如：value = 3; df[(df['A'] > value) & (df['B'] < value)]将根据变量value的值动态筛选数据框。
通过灵活运用Pandas的条件筛选功能，你可以方便地处理和分析数据框中的数据，从而更好地理解数据并做出更准确的决策。希望这些示例能帮助你掌握基于组合逻辑选择满足两个数据列条件的行的方法。