Python 数据分析：如何通过条件筛选 Pandas 数据中的行

数据分析常用的工具之一 Pandas 可以轻松地操作数据，其中包含了一些强大的数据筛选功能。本文将介绍如何在 Pandas 中使用条件筛选功能，以便更快速和方便地获取需要的数据。

假设我们有一个包含“姓名”、“性别”、“年龄”和“城市”四个字段的数据框，数据如下：

现在我们想要筛选出年龄小于 25 岁并且所在城市为“上海”的数据，可以使用 Pandas 提供的 query() 方法来实现：

代码中的 query() 方法可以接受一个字符串参数，该字符串参数表示查询条件，可以使用 and、or、not 等关键字进行组合。其中，引号内的内容需要使用单引号或双引号引起来，如果引号内的字段名包含空格，可以使用中括号将其括起来。

除了 query() 方法之外，Pandas 还提供了 loc 和 iloc 两个方法用于行数据的筛选。其中，loc 方法适用于基于标签的索引，iloc 方法适用于基于整数的位置索引。例如，如果我们要选取年龄小于 25 岁并且所在城市为“上海”的数据，可以使用 loc 方法：