下面小编就为大家分享一篇pandas按若干个列的组合条件筛选数据的方法，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
还是用图说话
A文件：
比如，我想筛选出“设计井别”、“投产井别”、“目前井别”三列数据都为11的数据，结果如下：
当然，这里的筛选条件可以根据用户需要自由调整，代码如下：
# -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Wed Nov 29 10:46:31 2017 @author: wq """ import pandas as pd #input.csv是那个大文件，有很多很多行 df1 = pd.read_csv(u'input.csv', encoding='gbk') #加encoding=‘gbk'是因为文件中存在中文，不加可能出现乱码 #这里的筛选条件可以根据用户需要进行修改 outfile = df1[(df1[u'设计井别']=='11') & (df1[u'投产井别']=='11') &(df1[u'目前井别']=='11')] outfile.to_csv('outfile.csv', index=False, encoding='gbk')
有时我们也会有相反的一个需求，需要删除“设计井别”、“投产井别”、“目前井别”三列数据都为11的那些行，效果如下：
代码如下：
#input.csv是那个大文件，有很多很多行 df1 = pd<a style="color:transparent">来源gao*daima.com搞@代#码网</a>.read_csv(u'input.csv', encoding='gbk') df2 = pd.read_csv(u'outfile.csv', encoding='gbk') #加encoding=‘gbk'是因为文件中存在中文，不加可能出现乱码 index = ~df1[u'汉字井号'].isin(df2[u'汉字井号']) df4 = df1[index] df4.to_csv('outfile1.csv', index=False, encoding='gbk')
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