使用Pandas Numpy Python过滤起始年份和结束年份的数据集

Pandas和NumPy是Python中常用的数据处理和分析库。它们提供了丰富的功能和方法，可以方便地对数据集进行过滤操作。

首先，我们需要导入Pandas和NumPy库：

import pandas as pd
import numpy as np

接下来，我们假设有一个数据集，包含了一些年份和对应的数据。我们想要根据起始年份和结束年份对数据集进行过滤。

# 假设数据集为一个DataFrame对象，包含两列：'Year'和'Data'
data = pd.DataFrame({'Year': [2010, 2011, 2012, 2013, 2014, 2015],
                     'Data': [1, 2, 3, 4, 5, 6]})

现在，我们可以使用Pandas和NumPy提供的方法来过滤数据集。首先，我们可以使用布尔索引来选择满足条件的行：

# 过滤起始年份和结束年份之间的数据
start_year = 2012
end_year = 2014
filtered_data = data[(data['Year'] >= start_year) & (data['Year'] <= end_year)]

上述代码中，data['Year'] >= start_year和data['Year'] <= end_year会返回一个布尔值的Series，表示每一行是否满足条件。通过使用&操作符，我们可以将两个条件组合起来，得到最终的布尔索引。将该布尔索引应用于原始数据集data，即可得到过滤后的数据集filtered_data。

如果我们只关心特定列的数据，可以使用loc方法来选择列：

# 只选择特定列的数据
filtered_data = data.loc[(data['Year'] >= start_year) & (data['Year'] <= end_year), 'Data']

上述代码中，data.loc[rows, columns]可以选择满足条件的行和特定列的数据。

除了使用布尔索引外，我们还可以使用query方法来过滤数据集。query方法可以接受一个字符串作为参数，表示过滤条件：

# 使用query方法过滤数据集
filtered_data = data.query('Year >= @start_year and Year <= @end_year')

上述代码中，@符号用于引用外部变量。

至于Pandas和NumPy的更多功能和方法，可以参考官方文档：

• Pandas官方文档
• NumPy官方文档

以上是使用Pandas和NumPy来过滤起始年份和结束年份的数据集的方法。希望对你有帮助！