Pandas筛选到特定的行，然后合并2列

Pandas是一个基于Python的数据分析库，提供了丰富的数据处理和分析工具。要筛选到特定的行并合并两列，可以使用Pandas的DataFrame对象和相关方法来实现。

首先，我们需要导入Pandas库并创建一个DataFrame对象，该对象包含需要进行筛选和合并的数据。假设我们有一个包含姓名、年龄和性别的数据集，可以按照以下方式创建DataFrame：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [25, 30, 35, 40],
        '性别': ['男', '女', '男', '女']}
df = pd.DataFrame(data)

接下来，我们可以使用Pandas的条件筛选功能来选择特定的行。假设我们想筛选出年龄大于等于30岁的行，可以使用以下代码：

filtered_df = df[df['年龄'] >= 30]

上述代码中，df['年龄'] >= 30表示筛选条件，返回一个布尔型的Series对象，然后将该Series对象作为索引传递给DataFrame对象df，即可得到筛选后的结果。

最后，我们可以使用Pandas的列合并功能将两列合并为一列。假设我们想将姓名和性别两列合并为一个新的列，可以使用以下代码：

df['姓名和性别'] = df['姓名'] + df['性别']

上述代码中，df['姓名'] + df['性别']表示将姓名列和性别列进行字符串拼接，然后将结果赋值给一个新的列'姓名和性别'。

综上所述，通过以上步骤，我们可以实现Pandas筛选到特定的行，并将两列合并的操作。

关于Pandas的更多详细信息和用法，可以参考腾讯云的相关产品介绍链接地址：Pandas数据分析库。