如何使用Python pandas按多条件筛选获取唯一name列值

任务目标 #

从给定样例数据集中筛选出age=2且cond=9的记录，提取对应字段去重后的唯一name值。

样例数据集 #

可直接运行的实现代码 #

import pandas as pd

# 构造样例数据表
df = pd.DataFrame({
    "name": ["a", "b", "c", "a"],
    "age": [2, 2, 3, 2],
    "cond": [9, 8, 9, 9],
    "cc": [3, 2, 1, 6]
})

# 筛选符合条件的记录，提取name列去重值
unique_name = df.loc[(df["age"] == 2) & (df["cond"] == 9), "name"].unique()
print(unique_name)

注意事项 #

• 多条件拼接时每个判断逻辑必须单独用圆括号包裹，位运算符&（逻辑与）、|（逻辑或）的优先级高于比较运算符，漏写括号会触发报错
• 用.loc做行列定位是pandas官方推荐的写法，能避免链式索引带来的SettingWithCopyWarning警告
• .unique()方法会直接返回对应列的去重值数组，运行效率高于先调用drop_duplicates()再取值的写法
• 上述代码运行输出结果为['a']，和预期一致：符合筛选条件的两条记录name字段均为a，去重后仅保留唯一值。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Jack