Pandas按函数过滤数据框行

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据结构和数据处理工具，可以方便地进行数据清洗、转换、分析和可视化等操作。

按函数过滤数据框行是指使用函数对数据框中的行进行筛选和过滤。在Pandas中，可以使用DataFrame的apply()方法结合自定义函数或匿名函数来实现按函数过滤数据框行的操作。

具体步骤如下：

1. 定义一个函数或匿名函数，该函数接收数据框的每一行作为输入参数。
2. 使用apply()方法将该函数应用到数据框的每一行。
3. 函数中根据特定的条件对行进行筛选和过滤，返回True表示保留该行，返回False表示过滤该行。
4. apply()方法返回一个布尔型的Series，表示每一行是否满足条件。
5. 使用该布尔型Series作为索引，通过DataFrame的布尔索引功能，可以获取到满足条件的行。

以下是一个示例代码，演示如何使用apply()方法按函数过滤数据框行：

import pandas as pd

# 创建示例数据框
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)

# 定义过滤函数，筛选年龄大于30的行
def filter_rows(row):
    return row['Age'] > 30

# 使用apply方法按函数过滤数据框行
filtered_df = df[df.apply(filter_rows, axis=1)]

# 打印过滤后的数据框
print(filtered_df)

输出结果为：

     Name  Age Gender
2  Charlie   35   Male
3    David   40   Male

在这个示例中，我们定义了一个过滤函数filter_rows，该函数判断每一行的年龄是否大于30。然后使用apply()方法将该函数应用到数据框的每一行，得到一个布尔型的Series。最后，使用该布尔型Series作为索引，获取到满足条件的行，即年龄大于30的行。

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