如何使用DataFrame.query()过滤带有int和string的列？

DataFrame.query()是Pandas库中的一个方法，用于根据指定的条件过滤DataFrame中的数据。它可以用于过滤带有int和string的列。

使用DataFrame.query()过滤带有int和string的列的步骤如下：

1. 导入Pandas库：在代码中导入Pandas库，以便使用其中的DataFrame和query()方法。

import pandas as pd

1. 创建DataFrame：使用Pandas的DataFrame方法创建一个包含int和string列的DataFrame。

data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

1. 使用DataFrame.query()过滤数据：使用DataFrame.query()方法根据条件过滤DataFrame中的数据。在条件中使用col1和col2表示列名，使用==表示等于，使用'int'和'string'表示要过滤的值。

filtered_df = df.query("col1 == 'int' and col2 == 'string'")

在上述代码中，col1 == 'int'表示过滤col1列中等于'int'的数据，col2 == 'string'表示过滤col2列中等于'string'的数据。使用and表示同时满足两个条件。

1. 查看过滤后的结果：可以使用print()函数查看过滤后的DataFrame。

print(filtered_df)

完整的代码示例：

import pandas as pd

data = {'col1': [1, 2, 3, 4, 5],
        'col2': ['a', 'b', 'c', 'd', 'e']}
df = pd.DataFrame(data)

filtered_df = df.query("col1 == 'int' and col2 == 'string'")

print(filtered_df)

输出结果将会是一个空的DataFrame，因为在示例数据中没有满足条件的数据。

注意：在使用DataFrame.query()方法时，需要注意列名和条件表达式的书写格式。列名需要用引号括起来，条件表达式中的字符串需要用引号括起来，并且在条件中使用的字符串应该与实际数据一致。

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