pandas数据的逻辑查询操作

代码示例：

import pandas as pd

#读取文件
df = pd.read_csv('./TianQi.csv')
#字符串替换和类型转换
df['最高温度'] = df['最高温度'].str.replace('℃','').astype('int32')
df.loc[:,'最低温度'] = df['最低温度'].str.replace('℃','').astype('int32')

#获取最高温度大于32的条目,为了方便查看只显示5条
print(df[df['最高温度']>32].head())
'''
打印：
            日期  最高温度  最低温度      天气   风向  风级  空气质量
136  2019/5/17    33    20    多云~阴  东南风  2级  轻度污染
141  2019/5/22    35    18       晴  西北风  2级     良
142  2019/5/23    37    21       晴  东南风  2级     良
143  2019/5/24    35    21      多云  西南风  3级     良
144  2019/5/25    35    20  多云~雷阵雨  东南风  2级     良
'''
#获取最高温度范围  25<最高温度<30的条目，为了方便查看只显示5条
print(df[(df['最高温度']>25) & (df['最高温度']<30)].head())
'''
打印：
         日期  最高温度  最低温度    天气   风向  风级  空气质量
93    2019/4/4    28     9    多云  西北风  3级  轻度污染
104  2019/4/15    26    11    多云  西南风  2级     良
105  2019/4/16    26    12     晴  东南风  2级     良
106  2019/4/17    28    16  霾~多云  西南风  3级  轻度污染
111  2019/4/22    26    15  晴~多云  西南风  2级  轻度污染
            日期  最高温度  最低温度 天气   风向  风级 空气质量
'''
#获取最高温度范围  25<最高温度<30，且天气为晴的条目，为了方便查看只显示5条
print(df[(df['最高温度']>25) & (df['最高温度']<30) & (df['天气']=='晴')].head())
'''
打印：
            日期  最高温度  最低温度 天气   风向  风级 空气质量
105  2019/4/16    26    12  晴  东南风  2级    良
120   2019/5/1    27    10  晴  西北风  2级    优
132  2019/5/13    26    12  晴  西南风  3级    良
139  2019/5/20    26    13  晴  西北风  4级    优
146  2019/5/27    29    15  晴  西北风  3级    优
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