pandas not condition with filtering

pandas是一个基于Python的数据分析工具库，提供了丰富的数据结构和数据分析功能。在pandas中，可以使用条件筛选来过滤数据。

条件筛选是通过布尔运算符（如==，!=，>，<，>=，<=）和逻辑运算符（如and，or，not）来创建条件表达式，然后将该表达式应用于数据集合，以筛选出符合条件的数据。

对于条件筛选中的not操作，可以使用~符号来表示。它可以用于反转条件表达式的结果，即选择不满足条件的数据。

下面是一个示例，演示如何使用pandas进行条件筛选并使用not操作：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],
        'Age': [25, 30, 35, 40],
        'Gender': ['Female', 'Male', 'Male', 'Male']}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用条件筛选和not操作
filtered_data = df[~(df['Gender'] == 'Male')]

# 打印筛选结果
print(filtered_data)

输出结果为：

    Name  Age  Gender
0  Alice   25  Female

在上述示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和性别的数据集。然后，我们使用条件筛选和not操作来选择不是男性的数据。最后，我们打印出筛选结果，只包含性别不是男性的数据。

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