布尔索引被定义为numpy的一个非常重要的功能, 它在Pandas中经常使用。它的主要任务是使用DataFrame中数据的实际值。我们可以通过不同的方式过滤布尔索引中的数据, 如下所示:
- 使用布尔索引访问DataFrame。
- 将布尔掩码应用于DataFrame。
- 根据列值屏蔽数据。
- 根据索引值屏蔽数据。
例1
此示例显示如何使用布尔索引访问DataFrame的工作:
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# dictionary of lists
dict = {'name':["Smith", "William", "Phill", "Parker"], 'age': ["28", "39", "34", "36"]}
info = pd.DataFrame(dict, index = [True, True, False, True])
print(info)
输出
name age
True Smith 28
True William 39
False Phill 34
True Parker 36
例2
本示例说明如何通过使用.loc []使用布尔索引访问DataFrame的工作。
# importing pandas as pd
import pandas as pd
# dictionary of lists
dict = {'name':["Smith", "William", "Phill", "Parker"], 'age': ["28", "39", "34", "36"]}
info = pd.DataFrame(dict, index = [True, True, False, True])
# accessing a dataframe using .loc[] function
print(info.loc[True])
输出
name age
True Smith 28
True William 39
True Parker 36
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