Python Pandas：如何按列过滤条件将符合要求的行复制到新DataFrame

你当前编写的代码仅会判断df1的Loc列中是否存在值为US的行，只要存在就将完整的df1直接赋值给df2，没有做任何行过滤操作，因此输出和原df1完全一致。

方法1：布尔索引筛选（最常用） #

直接通过列条件生成布尔序列筛选对应行，示例代码如下：

# 筛选Loc列等于US的行，加copy()避免后续修改df2影响原df1
df2 = df1[df1['Loc'] == 'US'].copy()

如果需要让生成的df2的行索引从0开始连续排列，可以追加重置索引的操作：

df2 = df1[df1['Loc'] == 'US'].reset_index(drop=True)

方法2：query方法（可读性更高） #

如果偏好更简洁的写法，可以用pandas的query方法实现同等效果：

df2 = df1.query("Loc == 'US'").copy()

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Programmer7