利用pandas进行条件筛选和组合筛选
对pandas中的DataFrame进行条件筛选，即筛选出符合条件的数据条；这里经常会遇到以下几种情况，下面举例说明：
1 df = pd.DataFrame({'A':[100, 200, 300, 400, 500],
'B':['a', 'b', 'c', 'd', 'e'],
'C':[1, 2, 3, 4, 5]}) 2 df A B C 0 100 a 1 1 200 b 2 2 300 c 3 3 400 d 4 4 500 e 5
（1）找出df中A列值为100的所有数据
1 df[df.A==100] A B C 0 100 a 1
这里也可以是小于（<）、大于（>）、小于等于（<=）、大于等于（>=）、不等于（!=）等情况。
（2）找出df中A列值为100、200、300的所有数据
1 num = [100, 200, 300] 2 df[df.A.isin(num)] #筛选出A列值在num列表的数据条 A B C 0 100 a 1 1 200 b 2 2 300 c 3
（3）找出df中A列值为100且B列值为‘a’的所有数据
1 df[(df.A==100)&(df.B=='a')] A B C 0 100 a 1
（4）找出df中A列值为100或B列值为‘b’的所有数据
1 df[(df.A==100)|(df.B=='b')] A B C 0 100 a 1 1 200 b 2
这里需要注意的是，多条件筛选的时候，必须加括号'()'。
