08. 条件筛选1. 概述条件筛选是数据分析中最常用的操作之一。通过布尔表达式可以快速筛选出满足特定条件的数据行实现数据过滤、异常检测、子集提取等功能。importpandasaspdimportnumpyasnp# 创建示例数据np.random.seed(42)dfpd.DataFrame({姓名:[张三,李四,王五,赵六,钱七,孙八,周九,吴十],年龄:[25,30,28,32,35,27,29,31],工资:[8000,12000,10000,15000,11000,9500,10500,12500],部门:[技术,销售,技术,市场,销售,技术,市场,销售],绩效:[A,B,A,A,C,B,A,B],工作年限:[2,5,3,8,6,2,4,7]})print(原始数据:)print(df)2. 布尔索引基础2.1 什么是布尔索引布尔索引使用布尔值True/False的 Series 或数组来筛选数据。# 创建布尔条件conditiondf[年龄]30print(年龄 30 的布尔条件:)print(condition)# 使用布尔索引筛选filtereddf[condition]print(\n筛选结果:)print(filtered)2.2 筛选原理原始 DataFrame: 姓名 年龄 工资 0 张三 25 8000 1 李四 30 12000 2 王五 28 10000 3 赵六 32 15000 条件: df[年龄] 30 结果: [False, False, False, True] 筛选后: 姓名 年龄 工资 3 赵六 32 150003. 单条件筛选3.1 数值条件# 大于high_salarydf[df[工资]10000]print(工资 10000:)print(high_salary)# 小于youngdf[df[年龄]30]print(\n年龄 30:)print(young)# 等于tech_deptdf[df[部门]技术]print(\n部门 技术:)print(tech_dept)# 不等于not_techdf[df[部门]!技术]print(\n部门 ! 技术:)print(not_tech)# 大于等于experienceddf[df[工作年限]5]print(\n工作年限 5:)print(experienced)3.2 字符串条件# 字符串包含excel_perfdf[df[绩效].str.contains(A)]print(绩效包含 A:)print(excel_perf)# 字符串起始# df[df[姓名].str.startswith(张)]# 字符串长度# df[df[姓名].str.len() 2]4. 多条件筛选4.1 使用 与两个条件同时满足。# 技术部门且工资 10000tech_highdf[(df[部门]技术)(df[工资]10000)]print(技术部门且工资 10000:)print(tech_high)# 年龄在 28-32 之间age_rangedf[(df[年龄]28)(df[年龄]32)]print(\n年龄在 28-32 之间:)print(age_range)注意每个条件必须用括号括起来。4.2 使用 |或满足任意一个条件。# 技术部门或市场部门tech_or_marketdf[(df[部门]技术)|(df[部门]市场)]print(技术部门或市场部门:)print(tech_or_market)# 年龄小于 28 或大于 32age_outlierdf[(df[年龄]28)|(df[年龄]32)]print(\n年龄 28 或 32:)print(age_outlier)4.3 使用 ~非取反操作。# 非技术部门not_techdf[~(df[部门]技术)]print(非技术部门:)print(not_tech)# 年龄不等于 30not_age_30df[~(df[年龄]30)]print(\n年龄不等于 30:)print(not_age_30)4.4 复杂组合# 技术部门且工资 10000 或 绩效为 Acomplex_filterdf[(df[部门]技术)((df[工资]10000)|(df[绩效]A))]print(技术部门且工资10000 或 绩效为A:)print(complex_filter)5. 使用 isin() 方法isin()用于判断值是否在指定列表中。# 筛选部门在列表中的行target_depts[技术,市场]filtereddf[df[部门].isin(target_depts)]print(部门是技术或市场:)print(filtered)# 筛选部门不在列表中的行filtereddf[~df[部门].isin(target_depts)]print(\n部门不是技术或市场:)print(filtered)# 多列同时使用 isinfiltereddf[df[绩效].isin([A,B])]print(\n绩效是 A 或 B:)print(filtered)6. 使用 between() 方法between()用于筛选区间内的值包含边界。# 年龄在 28 到 32 之间age_betweendf[df[年龄].between(28,32)]print(年龄在 28-32 之间:)print(age_between)# 工资在 9000 到 12000 之间salary_betweendf[df[工资].between(9000,12000)]print(\n工资在 9000-12000:)print(salary_between)7. 使用 where() 和 mask()7.1 where() - 保留满足条件的其他设为 NaN# 保留工资 10000 的值其他设为 NaNsalary_filtereddf[工资].where(df[工资]10000)print(where 筛选:)print(salary_filtered)# 保留原 DataFramefiltered_dfdf.where(df[工资]10000)print(\nDataFrame where:)print(filtered_df)7.2 mask() - 与 where 相反# 将工资 10000 的值设为 NaNmaskeddf[工资].mask(df[工资]10000)print(mask 筛选:)print(masked)8. 使用 query() 方法下章详细介绍# query 使用字符串表达式filtereddf.query(工资 10000 and 部门 技术)print(query 筛选:)print(filtered)9. 条件筛选的高级用法9.1 筛选后选择特定列# 筛选后只显示部分列resultdf[df[工资]10000][[姓名,工资,部门]]print(高薪员工的姓名、工资、部门:)print(result)# 使用 loc 同时筛选行和列resultdf.loc[df[工资]10000,[姓名,工资,部门]]print(\n使用 loc 同时筛选:)print(result)9.2 组合条件筛选# 多条件组合的多种写法# 写法1直接组合result1df[(df[部门]技术)(df[工资]10000)]# 写法2使用变量condition(df[部门]技术)(df[工资]10000)result2df[condition]# 写法3使用 queryresult3df.query(部门 技术 and 工资 10000)print(三种写法结果相同:)print(result1)9.3 筛选并修改# 给符合条件的行添加标记df[是否高薪]Falsedf.loc[df[工资]10000,是否高薪]Trueprint(添加高薪标记:)print(df)# 批量修改符合条件的值df.loc[df[工作年限]5,绩效]Aprint(\n修改工作年限5的绩效:)print(df)10. 完整示例员工数据分析# 创建员工数据np.random.seed(42)employeespd.DataFrame({员工ID:range(1,51),姓名:[f员工_{i}foriinrange(1,51)],年龄:np.random.randint(22,60,50),工资:np.random.randint(5000,25000,50),部门:np.random.choice([技术,销售,市场,人事,财务],50),绩效:np.random.choice([A,B,C,D],50,p[0.3,0.4,0.2,0.1]),工作年限:np.random.randint(0,30,50)})print(*60)print(员工数据分析)print(*60)# 1. 高薪员工工资 15000print(\n1. 高薪员工:)high_salaryemployees[employees[工资]15000]print(f人数:{len(high_salary)})print(high_salary[[姓名,部门,工资]])# 2. 技术部门绩效 A 的员工print(\n2. 技术部门绩效 A:)tech_aemployees[(employees[部门]技术)(employees[绩效]A)]print(tech_a[[姓名,工资,绩效]])# 3. 年龄 40 且 工作年限 15print(\n3. 资深员工年龄40且工作年限15:)senioremployees[(employees[年龄]40)(employees[工作年限]15)]print(senior[[姓名,年龄,工作年限,部门]])# 4. 销售或市场部门的年轻员工年龄 30print(\n4. 销售/市场部门的年轻员工:)young_salesemployees[(employees[部门].isin([销售,市场]))(employees[年龄]30)]print(young_sales[[姓名,部门,年龄,工资]])# 5. 异常值检测工资异常低或高print(\n5. 异常工资8000 或 20000:)outliersemployees[(employees[工资]8000)|(employees[工资]20000)]print(outliers[[姓名,部门,工资]])# 6. 各维度统计print(\n6. 高薪员工部门分布:)print(high_salary[部门].value_counts())print(\n7. 各绩效等级的平均工资:)print(employees.groupby(绩效)[工资].mean().round(0))11. 常见陷阱陷阱说明解决方案忘记括号df[df[A] 1 df[B] 5]报错每个条件用括号df[(df[A] 1) (df[B] 5)]使用 and/orPython 的and/or不能用于 Series使用/链式赋值df[df[A]1][B] 0可能无效使用locdf.loc[df[A]1, B] 0浮点数比较浮点数精度问题使用np.isclose()12. 总结操作符含义示例大于df[df[年龄] 30]小于df[df[年龄] 30]等于df[df[部门] 技术]!不等于df[df[部门] ! 技术]大于等于df[df[工资] 10000]小于等于df[df[工资] 5000]与AND(df[年龄]30) (df[工资]10000)或OR~非NOT~(df[部门] 技术)isin()在列表中df[df[部门].isin([技术,市场])]between()在区间内df[df[年龄].between(25, 35)]