本博主要总结DaraFrame数据筛选方法（loc,iloc,ix,at,iat），并以操作csv文件为例进行说明
1. 数据筛选
a b c
（1）单条件筛选
df[df['a']>]
# 如果想筛选a列的取值大于30的记录,但是之显示满足条件的b，c列的值可以这么写
df[['b','c']][df['a']>]
# 使用isin函数根据特定值筛选记录。筛选a值等于30或者54的记录
df[df.a.isin([, ])]
（2）多条件筛选
可以使用&（并）与| （或）操作符或者特定的函数实现多条件筛选
# 使用&筛选a列的取值大于30，b列的取值大于40的记录
df[(df['a'] > ) & (df['b'] > )]
（3）索引筛选
a. 切片操作
df[行索引，列索引]或df[[列名1，列名2]]
#使用切片操作选择特定的行
df[:]
#传入列名选择特定的列
df[['a','c']]
b. loc函数
当每列已有column name时，用 df [ ‘a’ ] 就能选取出一整列数据。如果你知道column names 和index，且两者都很好输入，可以选择 .loc同时进行行列选择。
In []: df.loc[,'c']
Out[]: In []: df.loc[:,['a','c']]
Out[]:
a c In []: df.loc[[,,],['a','c']]
Out[]:
a c
c. iloc函数
如果column name太长，输入不方便，或者index是一列时间序列，更不好输入，那就可以选择 .iloc了，该方法接受列名的index,iloc 使得我们可以对column使用slice（切片）的方法对数据进行选取。这边的 i 我觉得代表index，比较好记点。
In []: df.iloc[,]
Out[]: In []: df.iloc[:,[,]]
Out[]:
a c In []: df.iloc[[,,],[,]]
Out[]:
a c In []: df.iloc[[,,],:]
Out[]:
a b
d. ix函数
ix的功能更加强大，参数既可以是索引，也可以是名称，相当于，loc和iloc的合体。需要注意的是在使用的时候需要统一，在行选择时同时出现索引和名称， 同样在同行选择时同时出现索引和名称。
df.ix[:,['a','b']]
Out[]:
a b In []: df.ix[[,,],['a','b']]
Out[]:
a b In []: df.ix[[,,],[,]]
Out[]:
a c
e. at函数
根据指定行index及列label，快速定位DataFrame的元素，选择列时仅支持列名。
In []: df.at[,'a']
Out[]:
f. iat函数
与at的功能相同，只使用索引参数
In []: df.iat[,]
Out[]:
2. csv操作
csv文件内容
Supplier Name,Invoice Number,Part Number,Cost,Purchase Date
Supplier X,-,,$500.00 ,//
Supplier X,-,,$500.00 ,//
Supplier X,-,,$750.00 ,//
Supplier X,-,,$750.00 ,//
Supplier Y,-,,$250.00 ,//
Supplier Y,-,,$250.00 ,//
Supplier Y,-,,$125.00 ,//
Supplier Y,-,,$125.00 ,//
Supplier Z,-,,$615.00 ,//
Supplier Z,-,,$615.00 ,//
Supplier Z,-,,$615.00 ,//
Supplier Z,-,,$615.00 ,//
（1）csv文件读写
关于read_csv函数中的参数说明参考博客：https://blog.csdn.net/liuweiyuxiang/article/details/78471036
import pandas as pd # 读写csv文件
df = pd.read_csv("supplier_data.csv")
df.to_csv("supplier_data_write.csv",index=None)
（2）筛选特定的行
#Supplier Nmae列中姓名包含'Z'，或者Cost列中的值大于600
print(df[df["Supplier Name"].str.contains('Z')])
print(df[df['Cost'].str.strip('$').astype(float) > ])
print(df.loc[(df["Supplier Name"].str.contains('Z'))|(df['Cost'].str.strip('$').astype(float) > 600.0),:]) #行中的值属于某个集合
li = [,]
print(df[df['Part Number'].isin(li)])
print(df.loc[df['Part Number'].astype(int).isin(li),:]) #行中的值匹配某个模式
print(df[df['Invoice Number'].str.startswith("001-")])
（3）选取特定的列
#选取特定的列
#列索引值,打印1，3列
print(df.iloc[:,::])
#列标题打印
print(df.loc[:,["Invoice Number", "Part Number"]])
#选取连续的行
print(df.loc[:,:])
