如何筛选DataFrame中last_name以S开头的员工并打印姓名

我有一个名为employees.csv的CSV文件，已将其转换为名为Employees Filtered的DataFrame，目标是找出所有last_name以字母“S”开头的员工并打印结果。

CSV数据如下：

employee_id first_name     last_name       email    department_id   favorite_food   birthday
1   1   Richard         Sanchez       rsanchez@yahoo.com 1     Cheese       9/20/1965
2   2   Jon Snow    jsnow@yahoo.com                  1     Cheese   9/20/1988
3   3   Michael Scott   mscott@yahoo.com           3       Sinigang 9/20/2001
4   4   Leslie  Knope   lknope.yahoo.com@gmail.com  2      UNKNOWN  9/20/2014

我原本使用的代码：

employees_4_1 = pd.DataFrame([employees_merged['last_name'].str.startswith('S')])

print(employees_4_1)

得到的结果：

last_name  True  True  True  False

我不需要这些布尔值，而是希望打印出last_name以字母“S”开头的员工姓名。

用布尔索引直接过滤整个DataFrame即可，代码如下：

# 若未读取CSV，先执行这步（CSV为空格分隔，用sep='\s+'处理）
import pandas as pd
employees_merged = pd.read_csv('employees.csv', sep='\s+')

# 生成判断条件的布尔掩码
mask = employees_merged['last_name'].str.startswith('S')

# 筛选出符合条件的员工数据
filtered_employees = employees_merged[mask]

# 打印员工姓名（如需完整信息，直接打印filtered_employees即可）
print(filtered_employees[['first_name', 'last_name']])

代码说明 #

• employees_merged['last_name'].str.startswith('S')：生成布尔序列，标记每行的last_name是否以“S”开头。
• employees_merged[mask]：通过布尔掩码直接筛选出符合条件的整行数据，而非仅保留布尔值。
• filtered_employees[['first_name', 'last_name']]：提取姓名列打印，按需选择输出内容范围。

预期输出 #

first_name last_name
0    Richard   Sanchez
1        Jon      Snow
2    Michael      Scott

内容的提问来源于stack exchange，提问作者ProgammerProgammingPrograms