Pandas如何使用布尔索引（）

布尔索引被定义为numpy的一个非常重要的功能, 它在Pandas中经常使用。它的主要任务是使用DataFrame中数据的实际值。我们可以通过不同的方式过滤布尔索引中的数据, 如下所示：

使用布尔索引访问DataFrame。
将布尔掩码应用于DataFrame。
根据列值屏蔽数据。
根据索引值屏蔽数据。

例1
此示例显示如何使用布尔索引访问DataFrame的工作：

# importing pandas as pdimport pandas as pd# dictionary of lists dict = {'name':["Smith", "William", "Phill", "Parker"], 'age': ["28", "39", "34", "36"]} info = pd.DataFrame(dict, index = [True, True, False, True]) print(info)

输出

nameageTrueSmith28TrueWilliam39FalsePhill34TrueParker36

例2
本示例说明如何通过使用.loc []使用布尔索引访问DataFrame的工作。

# importing pandas as pdimport pandas as pd# dictionary of lists dict = {'name':["Smith", "William", "Phill", "Parker"], 'age': ["28", "39", "34", "36"]} info = pd.DataFrame(dict, index = [True, True, False, True]) # accessing a dataframe using .loc[] functionprint(info.loc[True])

【Pandas如何使用布尔索引（）】输出