筛选是在平时的工作中使用非常频繁的功能了
一、准备数据import pandas as pd data = pd.read_excel(r'销售数据.xlsx') print(data)
数据如下：
二、以>，<，==，>=，<=来进行选择（“等于”一定是用‘==’，如果用‘=’就不是判断大小了）：例如：筛选销售员是马姐的数据
df = data[data['销售员'] == '马姐']
例如：筛选销售员是马姐的数据且天河店销量大于100的数据
使用 &（且） 和 |（或） 时每个条件都要用小括号括起来
df = data[(data['销售员'] == '马姐') & (data['天河店销量'] > 100)]三、如果要选择某列等于多个数值或者字符串时，要用到.isin()， 我们把df修改了一下（isin()括号里面应该是个list）：
例如：筛选天河店销量等于180和200的数据
df = data[data['天河店销量'].isin([180, 200])]四、 平时使用最多的筛选应该是字符串的模糊筛选，在SQL语句里用的是like，在pandas里我们可以用.str.contains()来实现。
例如：筛选销售员含有马字的数据
df = data[data['销售员'].str.contains('马')]
也可以使用 '|' 来进行多个条件的筛选
例如：筛选销售员含有马字的数据或者含有李字的数据
df = data[data['销售员'].str.contains('马|李')]
注意，这个‘|’是在引号内的，而不是将两个字符串分别引起来。’&‘在这里不能用
