df.loc超过2个条件

是指在使用pandas库中的DataFrame对象的loc方法时，同时使用多个条件进行数据筛选和定位。

在pandas中，DataFrame是一个二维的表格型数据结构，可以通过行索引和列索引来定位和操作数据。而loc方法是用于通过标签（行索引和列索引的值）来选择数据的方法。

当我们需要筛选出满足多个条件的数据时，可以使用df.loc[条件1 & 条件2]的方式来实现。其中，&表示逻辑与操作符，用于连接多个条件。

下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Alice'],
        'Age': [20, 25, 30, 35],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用df.loc超过2个条件进行筛选
filtered_data = df.loc[(df['Age'] > 25) & (df['City'] == 'London')]

print(filtered_data)

上述代码中，我们通过df.loc[(df['Age'] > 25) & (df['City'] == 'London')]筛选出了年龄大于25且所在城市为伦敦的数据。

在实际应用中，df.loc超过2个条件的使用场景非常广泛，可以根据具体需求进行灵活的筛选和定位。例如，可以根据不同的业务需求筛选出满足多个条件的用户数据、销售数据等。

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