df 是一个 pandas 数据框。
这给了我我的年轻主题:
df_young = df[df['Age']<40]
这给了我我的旧主题:
df_old = df[df['Age']>60]
现在我想用类似(无效语法)的东西来获取我的中年主题:
df_middleage = df[df['Age']< 40 and < 60]
有人知道如何有效地做到这一点吗？谢谢。
最佳答案
您可以使用&:
df_middleage = df[(df['Age'] > 40) & (df['Age'] < 60)]
请参阅此处的文档:http://pandas.pydata.org/pandas-docs/stable/indexing.html#boolean-indexing
关于python - 为 pandas 数据帧的列中的子集建立索引，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/29624785/