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前言
今天是 逻辑运算 部分最后一讲，他将前面所说的函数和思想都用到了，很值得思考，同时，学完这一部分我们将开始学习pandas库中级函数，常见的就是平均值、众数、中位数、四分位数，这些常见的数学知识，也是比较容易的。
按照毕业年份与使用语言筛选7级用户
现有一个Nowcoder.csv文件，它记录了牛客网的部分用户数据，包含如下字段（字段与字段之间以逗号间隔）：
假设2018年毕业的你突发奇想，想要知道牛客网有哪些使用CPP的7级用户，且他们的毕业年份和你不是同年的，请问该怎么筛选？
输入描述：
数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。
输出该数据集中满足筛选条件的全部信息，包括列号。
- 读题找出重点：使用CPP的7级用户、非2018年->也就代表我们在
Language和Graduate_year中筛选。 - 然后思考会用的函数：依然是
loc()/query()，亦或是直接选取三个条件。
沿用上一章使用过的数据，直接进行筛选，筛选语言选CPP，毕业年份非2018，等级为7的用户，分别用如下三个公式：data['Language']=='CPP')、(data['Graduate_year']!=2018)、(data['Level']==7)，并用 与 连接，全部代码如下：
import numpy as np
import pandas as pddata= pd.DataFrame({"Nowcoder_ID":[178372,989717,783650,723570,456568],"Level":[7,1,2,6,7],"Achievement_value":[8711,13,130,5666,11234],"Num_of_exercise":[500,3,32,433,899],"Graduate_year":[2017,2016,2010,2019,2017],"Language":['CPP','Java',' ','C','Python'],
})
data[(data['Language']=='CPP')&(data['Graduate_year']!=2018)&(data['Level']==7)]
用loc函数表示：
data.loc[(data['Language']=='CPP')&(data['Graduate_year']!=2018)&(data['Level']==7)]
用query函数写：
data.query("Language == 'CPP' & Level == 7 & Graduate_year != 2018")
最终代码整理如下：
DA11 按照毕业年份与使用语言筛选牛客网7级用户
import pandas as pd
Nowcoder = pd.read_csv('Nowcoder.csv', sep=',')
pd.set_option('display.width', 300) # 设置字符显示宽度
pd.set_option('display.max_rows', None) # 设置显示最大行
pd.set_option('display.max_columns', None)
# print(Nowcoder[(Nowcoder['Language']=='CPP')&(Nowcoder['Graduate_year']!=2018)&(Nowcoder['Level']==7)])
print(Nowcoder.loc[(Nowcoder.Language=='CPP')&(Nowcoder.Level==7)&(Nowcoder.Graduate_year!=2018)])
致读者的一段话：其实很多人都有个疑问，刷题真的有用么？会不会浪费时间？我能给你的答案是：真的很有用！无论你干什么，都是熟能生巧，很多事情你做得多了也就懂得流程了，哪怕你从来没接触过的新知识，但是它属于你平常做的范畴，你在开始之前就已经知道自己该去做什么了。
拿我自己举例，我今天就可以完全感觉出我的实际运用水平上高一个等级，所以我才在最后说一些我自己的看法。其实原来对这些函数还有些模糊，用着用着里面参数就忘了，我甚至有时候连 data.[data.language>10] 这种基本语法都需要上网查查，我会，但是我写不出来！但是逐渐的，对这种查找具体内容的逻辑已经比前些日子清晰太多了，就像题目开头分析的，一下子我就知道用哪个函数，能用速度快的函数区分，就尽量少用for循环，无论是在工作中，还是在刷题中打磨自己，有那种意识，才能达到自己想要的那个位置。
