通过在多个列中搜索多个记录值来创建Pandas DF

Pandas是Python中一个功能强大的数据分析库，它提供了DataFrame（DF）这个高性能、灵活且易用的数据结构。通过在多个列中搜索多个记录值来创建Pandas DataFrame可以通过多种方式实现，以下是其中一种常用的方法：

使用布尔索引进行筛选：可以使用Pandas的布尔索引功能来筛选满足特定条件的记录值。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Alice'],
        'Age': [28, 32, 25, 30, 29],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Berlin']}

df = pd.DataFrame(data)

# 在Name和City列中搜索满足条件的记录值
search_names = ['Tom', 'Alice']
search_cities = ['New York', 'Berlin']

# 使用布尔索引进行筛选
filtered_df = df[df['Name'].isin(search_names) & df['City'].isin(search_cities)]

在上面的示例中，我们创建了一个包含姓名、年龄和城市的示例数据集。使用布尔索引筛选的方法，我们可以通过isin()函数在Name和City列中搜索满足条件的记录值。在本例中，我们搜索了姓名为'Tom'或'Alice'并且城市为'New York'或'Berlin'的记录值，将结果保存在filtered_df中。

使用多个条件进行筛选：除了使用布尔索引进行筛选外，还可以使用多个条件进行筛选。下面是一个示例代码：

import pandas as pd

# 创建一个示例数据集
data = {'Name': ['Tom', 'Nick', 'John', 'Tom', 'Alice'],
        'Age': [28, 32, 25, 30, 29],
        'City': ['New York', 'Paris', 'London', 'Tokyo', 'Berlin']}

df = pd.DataFrame(data)

# 在Name和City列中搜索满足条件的记录值
search_names = ['Tom', 'Alice']
search_cities = ['New York', 'Berlin']

# 使用多个条件进行筛选
filtered_df = df[(df['Name'].isin(search_names)) | (df['City'].isin(search_cities))]

在上面的示例中，我们同样使用了一个示例数据集，并且在Name和City列中搜索满足条件的记录值。不同于第一种方法，这里我们使用了|符号表示“或”的逻辑关系，筛选出了姓名为'Tom'或'Alice'，或者城市为'New York'或'Berlin'的记录值。

需要注意的是，上述示例仅演示了通过多个列中搜索多个记录值来创建Pandas DataFrame的一种方法。在实际应用中，还可以根据具体需求选择不同的筛选方式，例如使用正则表达式、字符串匹配等方法。此外，根据业务场景的不同，可能还需要对筛选结果进行进一步的处理和分析。

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