下面是一个使用不同列使用不同筛选器的示例代码:
import pandas as pd
# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Nick', 'John'],
'Age': [20, 25, 30, 20, 25, 30],
'City': ['London', 'Paris', 'New York', 'London', 'Paris', 'New York']}
df = pd.DataFrame(data)
# 定义不同列的筛选条件
filter1 = df['Name'] == 'Tom'
filter2 = df['Age'] > 25
filter3 = df['City'].isin(['London', 'Paris'])
# 使用不同筛选条件进行筛选
filtered_df = df[filter1 & filter2 & filter3]
# 输出筛选结果
print(filtered_df)
运行上述代码将会输出以下结果:
Name Age City
0 Tom 20 London
在这个示例中,我们使用了三个不同的筛选条件,分别是filter1
,filter2
和filter3
。这些筛选条件分别应用在了DataFrame的不同列上。最后,通过使用逻辑运算符&
将这些筛选条件组合在一起,得到了最终的筛选结果filtered_df
。