Pandas 布尔索引的逻辑运算符

在本文中，我们将介绍Pandas中使用布尔索引的逻辑运算符。Pandas是一种功能强大的数据分析工具，其中包括了许多有用的功能，其中之一是布尔索引。使用布尔索引，可以筛选、过滤和操作DataFrame中的数据。布尔索引基于真值表达式（True/False），该表达式可以使用逻辑运算符来组合。

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布尔运算符

Pandas支持以下三个逻辑运算符：

这些运算符的作用与Python中的逻辑运算符相同。

与运算符用于将两个条件合并为一个，并且必须两个条件都为True才能返回True。下面的示例将演示如何使用与运算符：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

print(data[(data['A'] > 1) & (data['B'] < 6)])

输出结果如下：

   A  B
1  2  5

或运算符用于将两个条件合并为一个，并且只要一个条件为True，就会返回True。下面的示例将演示如何使用或运算符：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

print(data[(data['A'] > 1) | (data['B'] < 6)])

输出结果如下：

   A  B
1  2  5
2  3  6

非运算符用于将条件取反。下面的示例将演示如何使用非运算符：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

print(data[~(data['A'] > 1)])

输出结果如下：

   A  B
0  1  4

多个运算符可以组合使用，实现更复杂的筛选操作。例如，可以使用并运算符和非运算符来查找所有“在A列中大于1且不在B列中小于6”的行，如下所示：

import pandas as pd

data = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3], 'B': [4, 5, 6]})

print(data[(data['A'] > 1) & ~(data['B'] < 6)])

输出结果如下：

   A  B
2  3  6

Pandas中布尔索引的逻辑运算符是一种非常有用的功能，可用于筛选、过滤和操作DataFrame中的数据。布尔索引基于真值表达式，可以使用与、或、非运算符来组合条件，并实现复杂的筛选操作。熟悉这些逻辑运算符将使您在Pandas中进行数据分析更加容易和高效。