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前言

        数据索引 部分已经完结，相信大家已经对pandas库有了一个初步的了解，基本函数已经学会使用，接下来我们学习如何运用pandas实现自动化操作，也就是所说的自动化脚本。我们一步步从最基础的开始学习，这一部分内容就是 逻辑运算……

2020年毕业的人中最喜欢用Java的用户

       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）：
如果你想知道哪些人是2020年毕业的，并且最常使用的语言是Java的，请输出他们的全部信息。
输入描述：

输出描述：
输出该数据集中语言为Java且毕业年份为2020的对应的所有列的信息，包括列号。

• 第一步，提取关键信息：2020毕业 、JAVA
• 第二步，使用命令在所有数据中查找

按照惯例，我们以先前建立的data为数据源

import numpy as np
import pandas as pd
data= pd.DataFrame({
    "Nowcoder_ID":['first','second','third','fourth','fivth','sixth'],
    "Level":[1,2,3,2,1,1,],
    "Language":['JAVA','CPP','JAVA','C/C#','JAVA','Python'],
    "Achievement_value":[8711,13,999999,2,45,235],
    "Num_of_exercise":[500,2,32,222,235,34],
    "Graduate_year":[2022,2022 ,2022,2022,2020,2015]
})
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       通过搜索开始时提取到的两个关键信息：2020 和 JAVA 来查找数据，然后我们应该想到用哪些函数来查找数据 --> 查找列索引Graduate_year中的 2022 和Language中的JAVA来取数据，很明显，用loc函数是容易想到的（其通过索引具体值来搜索数据）。
注意：并集在pandas中不用and，而是用数学运算符& 和 | 来表示与和或，也就是说异或^也可以使用，这就是所谓的位运算符。

data.loc[(data.Language=='JAVA')&(data.Graduate_year==2020),:]
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       很明显，满足上述条件的只有一条数据，但是通过上述思考，我们还能想到用另一种方式去求解这道题：

data = data.query('Language == "JAVA"')
print(data.query('Graduate_year==2020'))
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       pandas.quary()函数也可以快速找到对应数据，最后结果完全相同！

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最终代码整理如下：
DA9 2020年毕业的人中最喜欢用Java的用户

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)
# 1、
# print(Nowcoder.loc[(Nowcoder.Language=='Java')&(Nowcoder.Graduate_year==2020),:])
# 2、
data = Nowcoder.query('Language == "Java"')
print(data.query('Graduate_year==2020'))
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       暑假已经过去大半，大家别再迷茫，卷起来卷起来😎😎