在pandas数据帧中获取非常复杂条件下的最大值和最小值

，可以使用pandas库提供的条件筛选和聚合函数来实现。

首先，我们需要使用条件筛选功能来过滤出符合特定条件的数据。可以使用pandas的布尔索引来实现，例如：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据帧
df = pd.DataFrame({'A': [1, 2, 3, 4, 5],
                   'B': [6, 7, 8, 9, 10],
                   'C': [11, 12, 13, 14, 15]})

# 使用条件筛选获取满足条件的数据
filtered_df = df[(df['A'] > 2) & (df['B'] < 9)]

上述代码中，我们使用了条件筛选来获取'A'列大于2且'B'列小于9的数据。

接下来，我们可以使用聚合函数来计算满足条件的数据中的最大值和最小值。可以使用pandas的max()和min()函数来实现，例如：

# 获取满足条件的数据中的最大值和最小值
max_value = filtered_df['C'].max()
min_value = filtered_df['C'].min()

上述代码中，我们使用了max()和min()函数来获取满足条件的数据中'C'列的最大值和最小值。

综上所述，通过使用条件筛选和聚合函数，我们可以在pandas数据帧中获取非常复杂条件下的最大值和最小值。

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请注意，以上答案仅供参考，具体的最佳实践可能因实际需求和环境而异。