如何使用Pandas筛选并显示PortalMammals_species.csv中taxa为Rodent的记录

你之前的代码其实只是生成了一个布尔掩码（用来标记每条记录是否符合条件），然后统计了符合/不符合条件的数量，但没有从原DataFrame里提取出这些符合条件的记录。下面是几种能实现你需求的方法：

方法1：布尔索引切片（最常用） #

先创建布尔掩码，再用它筛选原DataFrame：

import pandas as pd

# 读取你的CSV文件
df = pd.read_csv("PortalMammals_species.csv")

# 创建布尔掩码：标记taxa等于"Rodent"的记录
mask = df["taxa"] == "Rodent"

# 筛选符合条件的记录
rodent_records = df[mask]

# 显示筛选出的所有记录
print(rodent_records)

# 同时统计数量的话，可以这么写
print(f"taxa为Rodent的记录总数：{len(rodent_records)}")

嫌步骤多的话，也可以把掩码和筛选合并成一行：

rodent_records = df[df["taxa"] == "Rodent"]

方法2：使用df.query()方法 #

如果喜欢更贴近自然语言的语法，query方法会更简洁：

rodent_records = df.query('taxa == "Rodent"')

补充：查看统计数量的其他方式 #

除了len(rodent_records)，你还可以用这些方式获取数量：

• rodent_records.shape[0]：直接返回DataFrame的行数
• 或者用你之前的掩码直接提取：mask.value_counts()[True]

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Muhammad Anas Jamshed