对`DataFrame`行进行内存高效过滤

是指在处理大规模数据时，通过一定的方法和技巧，能够在保证数据处理效率的同时，减少内存的占用。

在DataFrame中，可以使用query()方法或者布尔索引来实现行的过滤。这些方法可以根据指定的条件筛选出符合条件的行，从而实现内存高效过滤。

具体实现方法如下：

1. 使用query()方法进行过滤：

query()方法可以接受一个字符串作为参数，该字符串表示过滤条件。它会根据条件筛选出符合条件的行，并返回一个新的DataFrame对象。

示例代码：

filtered_df = df.query('column_name > 10')

在上述示例中，column_name是要过滤的列名，> 10表示大于10的条件。query()方法会返回一个新的DataFrame对象filtered_df，其中包含了满足条件的行。

1. 使用布尔索引进行过滤：

布尔索引是一种通过布尔值来筛选数据的方法。可以通过创建一个布尔条件的数组来实现行的过滤。

示例代码：

filtered_df = df[df'column_name' > 10]

在上述示例中，column_name是要过滤的列名，> 10表示大于10的条件。df['column_name'] > 10会返回一个布尔条件的数组，然后将该数组作为索引传递给df，即可实现行的过滤。

以上两种方法都可以实现对DataFrame行的内存高效过滤。在处理大规模数据时，可以根据具体情况选择使用哪种方法。同时，还可以结合使用多种条件进行复杂的过滤操作。

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