如何在Python中使用Pandas筛选出TOP10世界顶尖大学数据

前提说明 #

从你提供的df.tail()输出可以看到数据包含Rank列，以下操作基于该列展开：

步骤1：确保排名列是数值类型（可选） #

如果Rank列当前是字符串格式（比如带"100+"这类标记），先转换为数值型避免筛选出错：

import pandas as pd

# 将Rank列转为数值类型，无法转换的内容会被设为NaN
df['Rank'] = pd.to_numeric(df['Rank'], errors='coerce')

步骤2：筛选排名前十的大学 #

有两种常用方法，按需选择：

方法一：按排名升序排序后取前10条

适合需要严格取前10条记录（即使存在并列排名也只保留前10行）的场景：

# 按Rank列升序排序，提取前10行数据
top10_unis = df.sort_values(by='Rank', ascending=True).head(10)

方法二：直接筛选排名≤10的记录

适合需要包含所有排名≤10的大学（包括并列排名的情况，可能返回多于10条数据）的场景：

# 筛选Rank列数值小于等于10的行
top10_unis = df[df['Rank'] <= 10]

验证筛选结果 #

在Jupyter Notebook中可以直接调用变量查看结果：

# 打印或直接显示筛选后的数据
top10_unis

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