根据Pandas中的多个条件对行进行分组和筛选

在Pandas中，可以使用多个条件对行进行分组和筛选。这可以通过使用布尔索引和逻辑运算符来实现。

首先，我们需要导入Pandas库并加载数据集。然后，可以使用逻辑运算符（如与&、或|、非~）将多个条件组合起来，创建一个布尔索引。布尔索引是一个布尔值的数组，用于选择满足条件的行。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 加载数据集
data = pd.read_csv('data.csv')

# 创建布尔索引
condition1 = data['column1'] > 10
condition2 = data['column2'] == 'value'
condition3 = data['column3'].str.contains('pattern')

# 组合多个条件
combined_condition = condition1 & condition2 | condition3

# 筛选满足条件的行
filtered_data = data[combined_condition]

在上面的示例中，column1、column2和column3是数据集中的列名。condition1、condition2和condition3是我们根据需要创建的条件。combined_condition是将多个条件组合起来的布尔索引。最后，我们使用布尔索引combined_condition来筛选满足条件的行，并将结果存储在filtered_data中。

这种方法可以用于对数据集进行复杂的筛选和分组操作。根据具体的业务需求，可以根据不同的条件进行组合和调整。

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