根据行的值在pandas数据框中进行选择和组合操作

在pandas数据框中，可以使用条件筛选和组合操作来根据行的值进行选择和组合。以下是一些常用的方法：

1. 使用条件筛选：可以使用布尔索引来选择满足特定条件的行。例如，如果要选择"age"列中大于等于18的行，可以使用以下代码：

df[df['age'] >= 18]

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1. 使用多个条件筛选：可以使用逻辑运算符（如"and"、"or"）来组合多个条件。例如，如果要选择"age"列大于等于18且"gender"列为"female"的行，可以使用以下代码：

df[(df['age'] >= 18) & (df['gender'] == 'female')]

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1. 使用isin()方法筛选：可以使用isin()方法选择某一列中的值在给定列表中的行。例如，如果要选择"city"列值为"Beijing"或"Shanghai"的行，可以使用以下代码：

df[df['city'].isin(['Beijing', 'Shanghai'])]

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1. 使用query()方法筛选：可以使用query()方法根据特定条件进行筛选。例如，如果要选择"age"列大于等于18且"city"列为"Beijing"的行，可以使用以下代码：

df.query('age >= 18 and city == "Beijing"')

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1. 使用loc[]方法根据标签筛选：可以使用loc[]方法根据行标签进行选择。例如，如果要选择行标签为1和3的行，可以使用以下代码：

df.loc[[1, 3]]

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综上所述，根据行的值在pandas数据框中进行选择和组合操作可以通过条件筛选、多个条件筛选、isin()方法筛选、query()方法筛选和loc[]方法根据标签筛选来实现。