根据Pandas中提取的值和字符串筛选行

在Pandas中，要根据提取的值和字符串筛选行，可以使用DataFrame的布尔索引技术。布尔索引是一种基于条件筛选的方法，可以通过设定条件来过滤DataFrame中的行。

首先，需要导入pandas库并创建一个DataFrame对象，假设这个DataFrame对象为df。然后，可以使用以下步骤进行筛选操作：

1. 提取值：使用df[列名]来提取指定列的值。
2. 字符串筛选行：使用布尔索引来筛选包含特定字符串的行，可以使用df['列名'].str.contains('字符串')来判断是否包含特定字符串。将这个操作应用于整个DataFrame的特定列，可以得到一个布尔序列。
3. 组合筛选条件：将提取的值和字符串筛选行的条件进行组合，可以使用逻辑运算符如&和|来组合条件。
4. 筛选行：将组合后的条件应用于DataFrame，使用df[条件]来选择符合条件的行。

以下是一个示例代码，展示了如何根据提取的值和字符串筛选行：

import pandas as pd

# 创建一个DataFrame对象
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'City': ['New York', 'London', 'Paris', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 提取年龄大于等于30的行，并且城市为'New York'或者'London'的行
filtered_df = df[(df['Age'] >= 30) & (df['City'].str.contains('New York|London'))]

# 打印筛选结果
print(filtered_df)

这个示例中，根据提取的值和字符串筛选行的条件为年龄大于等于30，并且城市为'New York'或者'London'。通过使用布尔索引技术，筛选出符合条件的行并将其存储在filtered_df中。最后，打印出筛选结果。

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