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「Python数据分析」Pandas基础，筛选数据利器:布尔索引

liuian 2024-12-20 17:19 50 浏览

我们在处理数据的时候，数据筛选是一个重要的过程。利用布尔索引，我们可以选择需要的数据区间。布尔索引，是利用各种不等式，以及与或非操作，来对数据区间进行选择。

在pandas中，与操作，对应的是 & 这个符号，表示选取两个数据集重合的部分。

或操作，对应的是 | 这个符号，表示选择两个数据集中，只要在一个数据集中出现的部分。

非操作，对应的是 ~ 这个符号，表示选取一个数据集中，相反的部分。

我们下面通过具体的例子，来进行说明。

series数据

生成原始数据集

选择s中，大于0的部分

选择s中，小于-1，或者大于0.5的部分

这里要注意，或操作前后，需要通过小括号，把判断的部分括起来。操作是针对series的值进行的，不是针对索引进行的。

选择s中，小于0的非的数据

非操作，就是相反的部分，也就是选择大于等于0的部分数据

dataframe数据

先生成所需的原始数据

选择A列中，数值大于0的数据

选择B列中，数值小于0，或者数据大于1的数据

其它的操作，大家可以根据上面代码，编写程序实践练习。

总结

通过布尔索引选择数据，可以通过条件，或者是区间，来选择我们所需的数据集。在实际的数据分析过程当中，有很多情况，是需要通过布尔索引，来判断选择所需要分析的子数据集。

掌握好布尔索引操作，是对数据切片选择的一个很好的补充。布尔索引的与或非操作，比较抽象，建议大家通过对照实际筛选出来的数据集，进行联系。

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