python 不同列 单条件 依次筛选输出

Python不同列单条件依次筛选输出

Python是一种广泛使用的高级编程语言，它提供了丰富的库和工具，使得数据分析和处理变得更加方便和高效。在数据处理过程中，经常需要根据不同的列进行筛选和过滤，以得到满足特定条件的数据。本文将介绍如何使用Python进行不同列的单条件筛选，并依次输出符合条件的结果。

数据准备

在开始之前，我们需要准备一些数据来进行演示。假设我们有一个包含学生姓名、年龄、性别和成绩的数据表格，如下所示：

姓名	年龄	性别	成绩
小明	18	男	85
小红	20	女	92
小华	19	男	77
小李	21	男	88
小丽	22	女	95

我们将使用Python中的pandas库来处理和分析这些数据。Pandas是一个强大的数据处理库，提供了各种功能来操作和处理数据表格。

筛选指定列

首先，我们需要导入pandas库和读取数据表格。下面是相应的Python代码：

import pandas as pd

# 读取数据表格
data = pd.read_csv('data.csv')

# 输出数据表格
print(data)

上述代码通过pd.read_csv函数从csv文件读取数据，并保存在一个名为data的变量中。然后，使用print函数输出数据表格的内容。运行代码后，我们将得到上述的数据表格输出结果。

接下来，我们将学习如何筛选指定列的数据。假设我们想要筛选出性别为男性的学生。我们可以使用pandas库中的逻辑运算符来实现这个目标。下面是相应的Python代码：

# 筛选性别为男性的学生
male_students = data[data['性别'] == '男']

# 输出结果
print(male_students)

上述代码通过data['性别'] == '男'条件筛选出性别为男性的学生，并将结果保存在一个名为male_students的变量中。然后，使用print函数输出结果。运行代码后，我们将得到符合条件的学生数据：

姓名	年龄	性别	成绩
小明	18	男	85
小华	19	男	77
小李	21	男	88

依次筛选输出

除了筛选指定列的数据，我们还可以实现依次筛选输出的功能。假设我们想要筛选出年龄大于等于20岁且成绩大于等于90分的学生。我们可以使用pandas库中的逻辑运算符和&符号来实现这个目标。下面是相应的Python代码：

# 筛选年龄大于等于20岁且成绩大于等于90分的学生
filtered_data = data[(data['年龄'] >= 20) & (data['成绩'] >= 90)]

# 输出结果
print(filtered_data)

上述代码通过(data['年龄'] >= 20) & (data['成绩'] >= 90)条件筛选出年龄大于等于20岁且成绩大于等于90分的学生，并将结果保存在一个名为filtered_data的变量中。然后，使用print函数输出结果。运行代码后，我们将得到符合条件的学生数据：

姓名	年龄	性别	成绩
小红	20	女	92
小丽	22	女