Pandas 数据筛选：根据多个条件提取子集

这行代码使用 Pandas 库从数据框 filtered_df 中筛选出符合特定条件的子集。代码如下：

rslt_df = filtered_df[filtered_df['property'].str.contains('A|B|C|D|E|F|G|H') & filtered_df['name'].isin(['air'])]

代码的功能是：

1. 筛选条件：
   • 'property' 列包含字母 'A'、'B'、'C'、'D'、'E'、'F'、'G' 或 'H'。
   • 'name' 列包含字符串 'air'。
2. 操作方法：
   • str.contains() 函数用于判断字符串是否包含指定的子串。
   • isin() 函数用于判断元素是否在指定的列表中。
   • & 符号代表逻辑与（AND）关系，用于组合多个筛选条件。
3. 结果存储：
   • 将筛选后的子集存储在一个新的数据框 rslt_df 中。

代码解析：

• filtered_df['property'].str.contains('A|B|C|D|E|F|G|H')：筛选出 'property' 列中包含字母 'A'、'B'、'C'、'D'、'E'、'F'、'G' 或 'H' 的行。
• filtered_df['name'].isin(['air'])：筛选出 'name' 列中包含字符串 'air' 的行。
• & 符号将两个筛选条件组合在一起，即只有同时满足两个条件的行才会被选中。
• 最后，将满足所有条件的行存储在新的数据框 rslt_df 中。

总结：

这行代码使用 Pandas 库的筛选功能，根据 'property' 列包含特定字母和 'name' 列包含特定字符串的条件，从数据框 filtered_df 中提取符合条件的子集。