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：
数组应用&二维数组 word版
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所谓数组，就是相同数据类型的元素按一定顺序排列的集合，就是把有限个类型相同的变量用一个名字命名，然后用编号区分他们的变量的集合，这个名字称为数组名，编号称为下标。组成数组的各个变量称为数组的分量，也称为数组的元素，有时也称为下标变量。数组是在程序设计中，为了处理方便， 把具有相同类型的若干变量按有序的形式组织起来的一种形式。这些按序排列的同类数据元素的集合称为数组。 数组应用&二维数组目录 1. 数组的简单应用2. 数组排序3. 数组查找4. 数组的使用思想5. 查表法6. 二维数组7. 数组综合
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')相关推荐：
