pandas按若干个列的组合条件筛选数据的方法

这篇文章主要介绍了关于pandas按若干个列的组合条件筛选数据的方法，有着一定的参考价值，现在分享给大家，有需要的朋友可以参考一下

还是用图说话

A文件：

比如，我想筛选出“设计井别”、“投产井别”、“目前井别”三列数据都为11的数据，结果如下：

当然，这里的筛选条件可以根据用户需要自由调整，代码如下：

# -*- coding: utf-8 -*-
"""
Created on Wed Nov 29 10:46:31 2017
@author: wq
"""
import pandas as pd
#input.csv是那个大文件，有很多很多行
df1 = pd.read_csv(u'input.csv', encoding='gbk')
#加encoding=‘gbk'是因为文件中存在中文，不加可能出现乱码
#这里的筛选条件可以根据用户需要进行修改
outfile = df1[(df1[u'设计井别']=='11') & (df1[u'投产井别']=='11') &(df1[u'目前井别']=='11')]
outfile.to_csv('outfile.csv', index=False, encoding='gbk')

有时我们也会有相反的一个需求，需要删除“设计井别”、“投产井别”、“目前井别”三列数据都为11的那些行，效果如下：

代码如下：

#input.csv是那个大文件，有很多很多行
df1 = pd.read_csv(u'input.csv', encoding='gbk')
df2 = pd.read_csv(u'outfile.csv', encoding='gbk')
#加encoding=‘gbk'是因为文件中存在中文，不加可能出现乱码
index = ~df1[u'汉字井号'].isin(df2[u'汉字井号'])
df4 = df1[index]
df4.to_csv('outfile1.csv', index=False, encoding='gbk')

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