在使用pandas进行数据分析时，经常需要根据逻辑条件来筛选数据。
如果使用 for循环语句 遍历的方式来查找，将十分耗时。
推荐使用pandas自身的功能函数进行筛选，效率更高。
以下列出笔者常用的筛选方法。
根据具体值筛选
df[df['Num'] == 10] df[df['Name'] == 'Tom']
找出df中值在具体列表中的数据
val_list = [100, 200, 300] df[df['Num'].isin(val_list)]
筛选某列值长度为固定值的数据
df[df['content'].str.len() == 10]
筛选某列是否为空的数据
# 找出content列为空的数据 df[df['content'].isna()] # 找出content不为空的数据 df[~df['content'].isna()]
多条件同时满足
# 找出df中A列值为100 且 B列值为‘a'的所有数据 df[(df['A']==100)&(df['B']=='a')]
多条件满足其一即可
# 找出df中A列值为100或B列值为‘b'的所有数据 df[(df['A']==100)|(df['B']=='b')]
注：筛选后所得数据的索引一般是乱的，可使用 df = df.reset_index(drop=True) 的方式重置索引。
