在pandas中,可以使用sort_values()
方法按顺序排序数据,并使用boolean indexing
来满足特定条件。
下面是一个示例代码,说明如何按顺序排序DataFrame,并根据特定条件进行过滤:
import pandas as pd
# 创建示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Peter'],
'Age': [21, 25, 18, 24],
'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)
# 按顺序对Age进行排序
df_sorted = df.sort_values('Age')
# 筛选年龄大于等于20的数据
df_filtered = df_sorted[df_sorted['Age'] >= 20]
print(df_filtered)
输出结果为:
Name Age City
0 Tom 21 New York
3 Peter 24 Tokyo
1 Nick 25 Paris
在上述示例中,首先使用sort_values()
方法按照'Age'列的值对DataFrame进行排序。然后,使用boolean indexing
来筛选年龄大于等于20的数据,即df_sorted[df_sorted['Age'] >= 20]
。最后,打印出筛选后的结果。
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