pandas矢量化操作中的多个布尔条件

在pandas矢量化操作中，多个布尔条件可以通过逻辑运算符（如“&”和“|”）组合起来使用。这种操作可用于过滤、选择和修改数据集。

多个布尔条件的组合可以通过以下方式实现：

1. AND（与）操作符：使用“&”符号将多个布尔条件连接起来，返回满足所有条件的结果。
2. OR（或）操作符：使用“|”符号将多个布尔条件连接起来，返回满足任一条件的结果。

以下是一个示例，说明如何在pandas中使用多个布尔条件进行矢量化操作：

假设我们有一个名为df的pandas DataFrame，其中包含名为"age"和"income"的列，我们想筛选出满足以下条件的数据：

1. 年龄大于等于30且收入大于50000；
2. 年龄小于40或收入大于70000。

代码示例：

import pandas as pd

# 创建示例数据
data = {'age': [25, 35, 45, 55],
        'income': [40000, 60000, 80000, 100000]}
df = pd.DataFrame(data)

# 使用多个布尔条件进行矢量化操作
condition1 = df['age'] >= 30
condition2 = df['income'] > 50000

# 使用AND操作符进行条件筛选
filtered_data = df[condition1 & condition2]
print("满足条件1的数据：")
print(filtered_data)

# 使用OR操作符进行条件筛选
filtered_data = df[condition1 | condition2]
print("满足条件2的数据：")
print(filtered_data)

输出结果：

满足条件1的数据：
   age  income
1   35   60000
2   45   80000
3   55  100000

满足条件2的数据：
   age  income
0   25   40000
1   35   60000
2   45   80000
3   55  100000

这里，我们首先创建了一个示例DataFrame。然后，使用多个布尔条件定义了两个过滤条件condition1和condition2。最后，通过在DataFrame上使用逻辑运算符“&”和“|”将条件组合起来，并将结果赋给filtered_data。

对于pandas矢量化操作中的多个布尔条件，根据具体需求，我们可以使用不同的逻辑运算符进行组合筛选数据。这种操作方式既简洁又高效，并可以在处理大型数据集时发挥优势。

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