Pandas中常见的20多种数据筛选方法，116张图详解 | 图解Pandas-图文第8篇
01写在前面
大家好，我是阳哥，欢迎来到「Python数据之道」。
本次是《图解Pandas》系列图文内容的 第 08 篇，主要介绍 Pandas 中常见的数据筛选 。
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Pandas 是 Python数据分析中用的最多的工具，为了大家能够更好地学习 Pandas，阳哥开始制作一系列 《图解Pandas》 的内容。
《图解Pandas》 最主要的目标，是以视频图解、动态图片等方式呈现，拆解 Pandas 在数据处理过程中的主要知识点，以便大家能进一步了解 Pandas 的使用，形象地介绍 Pandas，进而使大家喜欢上 Pandas 这个工具。
《图解Pandas》图文专题，最新的内容可以点击下面的图片进行查看。
在本文编写时，《图解Pandas》系列已发布的图文如下：
| 图文链接 | 对应的视频编号 |
|---|---|
| 《图解Pandas》内容框架介绍 | - |
| 图文01-数据结构介绍 | 001 |
| 图文02-创建数据对象 | 002 |
| 图文03-读取和存储Excel文件 | 003、004 |
| 图文04-常见的数据访问 | 005 |
| 图文05-常见的数据运算 | 006、007、008 |
| 图文06-常见的数学计算 | 009、010 |
| 图文07-常见的数据统计 | 011、012、013、014、015 |
本次主要介绍 Pandas 中常见的数据筛选 ，内容框架如下：
该主题包括 13 期视频，在微信视频号「Python数据之道」中发布的对应视频编号为 016 至 028，大家可以前往观看：
注：本文发布时，在视频号中可以观看视频
016至024，后续将发布025至028。
在本文后面内容中可以同时观看视频
016至028。
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02常见的数据筛选
Python环境
开始之前，按照惯例先介绍下本次内容涉及的Python环境，如下：
Python 3.8 Pandas 1.4.1 numpy 1.22.3
我是在 jupyter notebook 中运行代码的，首先引入相关 Python 库：
import pandas as pd
import numpy as np
print(f'pandas version:{pd.__version__}')
print(f'numpy version:{np.__version__}')
# pandas version:1.4.1
# numpy version:1.22.3
创建数据
咱们先来创建一个dataframe，也就是“数据框”。
关于创建数据对象的详细介绍，大家可以观看 「图解Pandas」系列的第2期视频。
创建 df 如下：
d = {
"name": [ "Lemon", "Jack", "Peter","Emma","James"],
"city": ["长沙", "上海", "深圳","北京","北京"],
"a": [80, 90, 60,73,89],
"b": [80, 75, 80,85,83],
"c": [70, 75, 80,73,62],
}
df = pd.DataFrame(d,index=list('efghk'))
df
来看看数据框“df”的数据结构，为5行5列，数值类型包括字符串和整型。后续，会根据需要在该数据框的基础上，创建其他的一些数据框。
数据筛选，是运用Pandas进行数据处理的一个重要方面，实现的方法也是多种多样， 这里汇总了Pandas中比较常见的数据筛选方法。
在内容介绍过程中，主要是针对数据框介绍各种方法的应用。同时，也需要知道，其中有不少方法，对于Series也是适用的。
获取头尾数据
在Pandas中，head()函数 和 tail()函数分别用来获取数据框的头尾数据。
先来看 head() 函数，是用来获取头部数据的，对于数据框，获取头部的数据行。这里获取了数据框前 2 行数据，如下：
tail() 函数，是用来获取尾部数据的，对于数据框，获取尾部的数据行。这里获取了数据框最后2行数据，如下：
head 函数 和 tail 函数，对于 Series 也是适用的。
head函数获取series最前面的两组数据，如下：
tail函数获取series最后面的两组数据，如下：
列数据的获取
对于数据框中列数据的获取，这里先分享几种最基础的方法。
用 df['name'] 的形式, 可以直接选取某列，其中 “name” 为列名称。如下：
用 df.col 方法 （col为列名称），也可以实现列的选取，需要注意的是，用这种方法，列名称中不能有空格。如下：
也可以用列表的方式，实现同时选取多列，这里选取了 "name" 和 "a" 两列，如下：
对于数据框中列数据的获取，还可以使用 get函数，该函数有两个参数。
DataFrame.get(key, default=None)
其中 key 是 列名称，或者由列名称组成的列表。
这里设置 key 为 列名称，获取某列，如下：
设置key为列表，则可以获取某几列，这里获取 "name" 和 "a" 两列，如下：
需要注意下，如果列表中有数据框中不存在的列名称，则返回 default 参数的值，这里设置为 "error"，由于 数据框df中没有列名称为"ab"的列，因此返回 "error" 。
如下：
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