1. 使用条件语句进行数据过滤
3中，大家可以使用条件语句对数据进行过滤。条件语句可以根据数据的特征进行筛选，只保留符合条件的数据。大家可以使用以下代码筛选出列表中所有大于10的数
“`ums = [1, 2, 3, 11, 13]umumumsum >10]t(result)
输出结果为
[11, 13]
2. 使用filter()函数进行数据过滤
3中的filter()函数也可以用于数据过滤。filter()函数可以根据指定的条件对数据进行过滤，只保留符合条件的数据。大家可以使用以下代码筛选出列表中所有大于10的数
“`ums = [1, 2, 3, 11, 13]bdaums))t(result)
输出结果为
[11, 13]
das库进行数据过滤
dasdas库提供了丰富的数据过滤方法，可以帮助大家更方便地进行数据过滤。大家可以使用以下代码筛选出数据框中所有性别为女性且年龄大于20岁的数据
“`portdas as pd
eder’ [‘M’, ‘M’, ‘F’, ‘F’]}e(data)der’] == ‘F’) & (df[‘ge’] >20)]t(result)
输出结果为
“`eder
2 Mary 22 F
3 Rose 27 F
3das库等。读者可以根据自己的需求选择合适的方法进行数据过滤，提高数据分析的效率。