不使用mask，基于True条件过滤Pandas DataFrame的正确方法

为什么你的代码没用？ #

Pandas里的.filter()方法根本不是用来过滤行的，它的作用是筛选DataFrame的列（或Series的索引），支持用列名的字符串匹配（比如like参数、正则表达式）或者列名列表来筛选。你传入布尔数组df1.numbers < 2，它会把这个布尔数组当成列名的匹配条件，自然找不到对应的列，结果就变成空的了。

正确的行过滤方案 #

要筛选numbers列小于2的行，用以下几种方法都可以：

1. 布尔索引（最直接）

df1[df1.numbers < 2]

执行后得到预期结果：

numbers  Name
0        0   Tom
3        1  Mary

2. 使用.loc[]（更严谨，明确指定行和列）

.loc[]支持行的布尔索引，加上:表示保留所有列：

df1.loc[df1.numbers < 2, :]

结果和上面一致。

3. 使用.query()（更简洁的语法）

适合写复杂的过滤条件，语法更接近自然语言：

df1.query("numbers < 2")

同样能得到你想要的结果。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者geds133