pandas 函数筛选
Pandas 是一个非常流行的 Python 库，用于数据处理和分析。它提供了一系列函数筛选，使用户可以简单而快速地处理和筛选数据。这些函数可以被应用于 Series 和 DataFrame 中的数据，用于数据清洗、数据处理等操作。本文将介绍其中的一些常用函数。
1. loc 和 iloc
loc 和 iloc 都是用于根据条件筛选数据的函数，不同的是 loc 是基于标签 (labeled-based)，而 iloc 是基于位置 (index-based) 的函数。
考虑以下 DataFrame：
```
      A  B
one    1  2
two    3  4
three  5  6
```
我们可以使用 loc 函数根据标签选出数据：
```python
['one']  #选出标签为'one'的行
['two', 'B']  #选出标签为'two'的行和'B'列的数据
['one':'three', :]  #选出标签为'one'到'three'的行和所有列的数据
```
而使用 iloc 函数可以根据位置选取数据：
```python
[0]  #选择索引为0的行
[0:2, :]  #选出前两行和所有列的数据
```
2. query
query 函数用于根据表达式筛选数据。它支持使用运算符、逻辑表达式等进行数据筛选。
考虑以下 DataFrame：
```
    A  B
0  1  2
1  3  4
2  5  6
3  7  8
```
我们可以使用 query 函数来筛选数据：
```python
df.query('A > 3')  #选出 A 列大于 3 的行
df.query('A > 3 and B < 8')  #选出 A 列大于 3 并且 B 列小于 8 的行
```
3. drop
groupby是什么函数drop 函数用于删除 DataFrame 中的行或列。它可以接受一个或多个标签或位置，或者是传入一个 Boolean 数组。

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