使用Python和Pandas实现游戏销售数据过滤代码求助

原代码核心错误说明 #

• 混淆了列名列表cols与DataFrame的列数据，直接用cols做数值判断完全错误
• 逻辑运算符误用：三个过滤条件需同时满足，应使用&（逻辑与）而非|（逻辑或）
• 逐行计算销量和时错误调用sum()，直接对列做加法即可实现逐行运算
• DataFrame筛选语法错误，正确的条件筛选+列选择需用loc或先筛选再选列的方式

可运行的修正代码 #

import pandas as pd

df = pd.read_csv('/datasets/vg_sales.csv')
df['user_score'] = pd.to_numeric(df['user_score'], errors='coerce')

developers = ['SquareSoft', 'Enix Corporation', 'Square Enix']
cols = ['name', 'developer', 'na_sales', 'eu_sales', 'jp_sales']

# 定义三个过滤条件
condition1 = (df['na_sales'] > 0) & (df['eu_sales'] > 0) & (df['jp_sales'] > 0)
condition2 = df['jp_sales'] > (df['na_sales'] + df['eu_sales'])
condition3 = df['developer'].isin(developers)

# 组合条件并筛选指定列
df_filtered = df.loc[condition1 & condition2 & condition3, cols]

print(df_filtered)

代码说明 #

1. 条件1：确保三个地区销量均大于0，用&连接每个地区的判断，括号避免运算优先级问题
2. 条件2：逐行判断日本销量是否大于北美+欧洲销量之和，直接对列做加法实现逐行计算
3. 条件3：用isin()匹配指定开发商列表
4. 筛选数据：用loc同时指定行条件和列名，语法更清晰且避免链式索引的潜在问题

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