如何在Python DataFrame中筛选小于等于3072的数据？

你的问题在于把布尔判断结果直接覆盖了原列，所以只看到True/False，而不是筛选出符合条件的数据。按下面的方式操作就能拿到具体数据：

步骤1：确保列是数值类型 #

先把字符串列转成数值型（如果有非数字内容，errors='coerce'会把它们转成NaN，避免报错）：

df['Free disk space'] = pd.to_numeric(df['Free disk space'], errors='coerce')

步骤2：筛选符合条件的行 #

用布尔索引直接筛选整个DataFrame，就能得到所有满足<=3072的数据行：

# 筛选出符合条件的全部数据
filtered_data = df[df['Free disk space'] <= 3072]

# 如果只需要这一列的具体数值，就取对应列
filtered_values = filtered_data['Free disk space']

也可以一步完成（不修改原列） #

如果不想改动原DataFrame的列类型，直接在筛选时转换：

filtered_data = df[pd.to_numeric(df['Free disk space'], errors='coerce') <= 3072]

注意：你的代码里列名写的是Free Disk Space，但原始数据列名是Free disk space，大小写和空格要完全对应，不然会报KeyError。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Priyatosh