在數據分析中，對數據的選擇和篩選是最基礎也最常用的操作。pandas 的 DataFrame 提供了靈活的方式來實現這一點。本文將用 3 個簡單步驟，幫你快速掌握 DataFrame 數據選擇與篩選的核心技巧，適合完全沒接觸過 pandas 的初學者。
第一步：選擇列數據（最基礎的列操作）¶
列選擇是指提取 DataFrame 中的某一列或多列數據。在 pandas 中，列選擇通過列名實現，非常直觀。
1.1 選擇單列數據¶
當你需要提取某一列時，直接用列名加方括號即可。返回結果是一個 Series（類似一維數組）。
import pandas as pd
# 先創建一個示例 DataFrame（包含姓名、年齡、城市、銷售額）
data = {
'姓名': ['小明', '小紅', '小剛', '小麗'],
'年齡': [20, 22, 21, 23],
'城市': ['北京', '上海', '廣州', '深圳'],
'銷售額': [1000, 1500, 800, 2000]
}
df = pd.DataFrame(data)
# 選擇單列（年齡列）
age_column = df['年齡']
print("單列選擇（年齡列）：")
print(age_column)
輸出結果：
單列選擇（年齡列）：
0 20
1 22
2 21
3 23
Name: 年齡, dtype: int64
1.2 選擇多列數據¶
如果需要同時選擇多列，只需將列名放在一個列表中（雙括號）。返回結果是一個 DataFrame（類似二維數組）。
# 選擇多列（年齡和城市列）
age_city_df = df[['年齡', '城市']]
print("\n多列選擇（年齡和城市）：")
print(age_city_df)
輸出結果：
多列選擇（年齡和城市）：
年齡 城市
0 20 北京
1 22 上海
2 21 廣州
3 23 深圳
第二步：選擇行數據（基於位置或標籤）¶
行選擇是指提取 DataFrame 中的某幾行數據。pandas 提供了 iloc 和 loc 兩種常用方法，分別基於位置和標籤選擇。
2.1 iloc：按位置選擇（整數索引）¶
iloc 是“按位置（index location）”選擇，適合用默認的整數位置（0, 1, 2…）選擇行。語法爲 df.iloc[行範圍]。
df.iloc[0:2]：選擇前 2 行（位置 0 和 1，左閉右開區間）df.iloc[1]：選擇第 2 行（位置 1）df.iloc[[0, 2]]：選擇位置 0 和 2 的行
# 選擇前 2 行（位置 0 和 1）
first_two_rows = df.iloc[0:2]
print("iloc選擇前2行：")
print(first_two_rows)
輸出結果：
iloc選擇前2行：
姓名 年齡 城市 銷售額
0 小明 20 北京 1000
1 小紅 22 上海 1500
2.2 loc：按標籤選擇（自定義索引）¶
loc 是“按標籤（label location）”選擇，適合用自定義的行標籤（如姓名、日期等）選擇。如果行標籤是默認的整數（0,1,2…），效果和 iloc 一致。
# 選擇標籤爲 0 和 2 的行（默認整數標籤）
selected_rows = df.loc[[0, 2]]
print("\nloc選擇標籤爲0和2的行：")
print(selected_rows)
輸出結果：
loc選擇標籤爲0和2的行：
姓名 年齡 城市 銷售額
0 小明 20 北京 1000
2 小剛 21 廣州 800
第三步：條件篩選（根據條件選行）¶
條件篩選是指根據某列的條件（如“年齡>21歲”“銷售額>1000”）選擇滿足條件的行。核心是布爾索引。
3.1 單條件篩選¶
直接用 df[條件]，條件爲某列的比較表達式（如 df['年齡'] > 21）。
# 篩選年齡大於21歲的行
filtered_by_age = df[df['年齡'] > 21]
print("年齡大於21歲的行：")
print(filtered_by_age)
輸出結果：
年齡大於21歲的行：
姓名 年齡 城市 銷售額
1 小紅 22 上海 1500
3 小麗 23 深圳 2000
3.2 多條件篩選¶
如果需要同時滿足多個條件，用 &（且）或 |（或）連接條件，每個條件必須用括號包裹。
# 篩選：銷售額>1000 且 城市是上海
filtered_by_sales_and_city = df[(df['銷售額'] > 1000) & (df['城市'] == '上海')]
print("\n銷售額>1000且城市是上海的行：")
print(filtered_by_sales_and_city)
輸出結果：
銷售額>1000且城市是上海的行：
姓名 年齡 城市 銷售額
1 小紅 22 上海 1500
總結¶
通過以上 3 步，你已經掌握了 DataFrame 數據選擇與篩選的核心技巧：
1. 列選擇：用 df['列名']（單列）或 df[['列名1','列名2']]（多列）
2. 行選擇：用 iloc[位置]（整數位置）或 loc[標籤]（自定義標籤）
3. 條件篩選：用 df[條件]（單條件）或 df[(條件1) & (條件2)]（多條件）
關鍵提醒：多條件篩選時，必須用 &/| 代替 and/or，且每個條件加括號！
多動手練習，很快就能熟練掌握這些操作，爲後續數據分析打下基礎～