如何使用Pandas根据DataFrame中B列的值筛选数据？

没问题，这事儿很容易搞定！咱们先明确需求：从原始DataFrame里筛选出B列值为1或2的行，保留原索引，得到你要的df_new。

原始数据 #

首先先确认下咱们的初始DataFrame：

import pandas as pd

data = {
    'A': ['b1', 'b2', 'b1', 'b1', 'b2', 'b2'],
    'B': [1, 1, 3, 2, 2, 4],
    'C': [0, 0, 1, 1, 1, 1]
}
df = pd.DataFrame(data)
print(df)

输出和你给出的一致：

A  B  C
0  b1  1  0
1  b2  1  0
2  b1  3  1
3  b1  2  1
4  b2  2  1
5  b2  4  1

筛选命令 #

有两种常用方法可以实现你的需求：

方法1：使用isin()（推荐，值多的时候更简洁）

这个方法直接指定B列需要保留的值列表，代码如下：

df_new = df[df['B'].isin([1, 2])]
print(df_new)

方法2：使用逻辑或运算符|

如果值少的话，也可以直接用条件判断组合：

df_new = df[(df['B'] == 1) | (df['B'] == 2)]
print(df_new)

结果验证 #

不管用哪种方法，输出的df_new都会和你想要的完全一致：

A  B  C
0  b1  1  0
1  b2  1  0
3  b1  2  1
4  b2  2  1

内容的提问来源于stack exchange，提问作者bzdhss