对于需要对数据进行筛选、过滤或者分组的任务，使用Python的pandas库可以大大地提高效率。其中，where()函数就是一种非常常用的筛选函数，下面我们将对其进行详细介绍。

什么是where()函数？

where()函数是pandas库中的一个核心函数，用于根据条件来筛选数据。不同于其他常见的筛选函数，where()函数可以同时提供多个条件进行筛选。

where()函数的语法

where()函数的语法如下所示：

DataFrame.where(condition, other=None)

其中，参数说明如下：

• condition: 一个布尔数组，用于指定哪些行应该被保留。
• other: 可选参数，如果指定了其他值，那么在条件为False的位置将使用这些值，默认值为None。

使用where()函数进行筛选的示例

为了更好地理解where()函数的用法，下面我们以一个实例进行说明。假设有一个包含性别、年龄和姓名的数据表，现在想要筛选所有年龄大于等于25岁且性别为男的记录。

首先，我们需要构造样本数据，代码如下：

import pandas as pd

data = {'姓名': ['张三', '李四', '王五', '赵六'],
        '年龄': [25, 30, 28, 22],
        '性别': ['男', '女', '男', '女']}

df = pd.DataFrame(data)

得到的数据表如下所示：

接下来，我们可以使用where()函数进行筛选，代码如下：

result = df.where((df['年龄'] >= 25) & (df['性别'] == '男'))

print(result)

其中，(df['年龄'] >= 25) & (df['性别'] == '男')表示筛选条件，将保留所有满足该条件的记录。运行结果如下所示：

可以发现，where()函数返回的结果中，姓名为“李四”和“赵六”的记录被筛选掉了。

总结

where()函数是pandas库中的一个非常常用的筛选函数，可以根据指定条件对数据进行筛选、过滤、分组等操作，功能非常强大。同时，where()函数还提供了其他参数进行定制化，具有较高的灵活性。

参考文献

• 官方文档

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