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前言

        逻辑运算在实际应用中是身份重要的一环，他在 数据预处理 中占据着举足轻重的地位，无论是处理繁杂的事务还是进行商业建模都有着重要作用。

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C系用户们的信息

       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）：
       现在运营同学想要你帮忙统计一下使用CPP、C、C#的用户的全部信息，请你帮他输出一下。
输入描述：
数据集直接从当前目录下的Nowcoder.csv文件中读取。

输出描述：
输出该数据集中语言为CPP、C、C#对应的所有列的信息，包括列号。

• 首先读题：统计CPP、C、C#的用户、输出全部信息
• 然后思考会用的函数：loc()/quary()

       上一篇我们学了位运算符，正好在这里用到，统计这三种语言需要用到 或 运算，也就是可以是CPP或是C亦或是C#，都符合题意，代码如下：

import numpy as np
import pandas as pd

data= pd.DataFrame({
    "Nowcoder_ID":['first','second','third','fourth'],
    "Level":[1,2,3,2],
    "Language":['C#','CPP','Python','C'],
    "Achievement_value":[8711,13,999999,2],
    "Num_of_exercise":[500,2,32,222],
    "Graduate_year":[np.nan,np.nan ,np.nan,'7']
})
data.loc[(data.Language=='C')|(data.Language=='CPP')|(data.Language=='C#'),:]
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       这里用到 或 ->|的思想，即只要满足这三个条件之一就可以输出结果，以上是最容易想出来的方法之一，用quary()函数同样可行：

print(data.query("Language == 'CPP' or Language == 'C' or  Language == 'C#'"))
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       两者结果相同，甚至还有他的变种写法，即全存在一个列表里面：

print(data.query("Language in ['CPP','C','C#']"))

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       这里我在推荐大家一种方法---->使用isin()函数，可以用英语直译其意思最好理解，其作用是：用来清洗数据，删选过滤掉DataFrame中一些行：

print(data.loc[(data.Language.isin(['C','CPP','C#'])),:])
# or
print(data[data['Language'].isin (['CPP','C','C#'])])
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注意：其实可以过滤DataFrame中的行，故也可以直接作用在data上，代码如下(这下明白isin()函数的意思了吧，只要是列表里面的数就显示为Ture)：

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最终代码整理如下：
DA9 牛客网C系用户们的信息

# 注意：本题目前为止没有C#，故用两种也可以通过
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.loc[(Nowcoder.Language=='C')|(Nowcoder.Language=='CPP'),:]) 
# print(Nowcoder[Nowcoder['Language'].isin (['CPP','C','C#'])])
# print(Nowcoder.query("Language == 'CPP' or Language == 'C'"))
print(Nowcoder.query("Language in ['CPP','C']"))
# print(Nowcoder.loc[Nowcoder.Language.isin(["CPP", "C"])])
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       暑假还没有结束，大家快来！进行最后一波冲刺！！😎😎