在Python的Pandas库中，DataFrame是一个二维标签化的数据结构，用于
存储
和操作结构化数据。查找数据是数据分析中的基本操作，下面我们将探讨在DataFrame中查找数据的方法。
布尔索引
布尔索引是通过给定条件筛选数据的方法。在DataFrame中，我们可以使用布尔索引来筛选符合特定条件的行。以下是一个简单的示例：
import pandas as pd# 创建一个简单的DataFramedata = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'David'],'Age': [25, 30, 35, 40],'Salary': [50000, 60000, 70000, 80000]}df = pd.DataFrame(data)# 使用布尔索引筛选年龄大于30的行df_filtered = df[df['Age'] > 30]print(df_filtered)
在这个例子中，我们首先创建了一个简单的DataFrame，然后使用布尔索引筛选出年龄大于30的行。
使用条件筛选进行查找
除了使用布尔索引，我们还可以使用Pandas提供的条件筛选功能来查找数据。条件筛选允许我们根据多个条件进行筛选。以下是一个使用条件筛选的示例：
# 使用条件筛选查找年龄大于30且薪水大于60000的行df_filtered_2 = df[(df['Age'] > 30) & (df['Salary'] > 60000)]print(df_filtered_2)
