在Pandas中，可以使用布尔索引（Boolean Indexing）来进行条件筛选。布尔索引是一种根据条件选择数据的方法，它返回一个布尔数组，其中True表示满足条件的元素，False表示不满足条件的元素。然后，可以使用这个布尔数组来筛选数据。
以下是一个简单的例子：
import pandas as pd
# 创建一个DataFrame
data = {'Name': ['Tom', 'Jerry', 'Mike', 'Lucy'],
'Age': [25, 30, 18, 22],
'City': ['New York', 'Los Angeles', 'Chicago', 'Houston']}
df = pd.DataFrame(data)
# 筛选出年龄大于等于20岁的行
filtered_df = df[df['Age'] >= 20]
print(filtered_df)
输出结果：
Name Age City
0 Tom 25 New York
1 Jerry 30 Los Angeles
3 Lucy 22 Houston
在这个例子中，我们首先创建了一个包含姓名、年龄和城市的DataFrame。然后，我们使用布尔索引df['Age'] >= 20来筛选出年龄大于等于20岁的行。最后，我们打印出筛选后的DataFrame。
你也可以使用多个条件进行筛选，例如：
# 筛选出年龄大于等于20岁且城市为'New York'的行
filtered_df = df[(df['Age'] >= 20) & (df['City'] == 'New York')]
print(filtered_df)
输出结果：
Name Age City
0 Tom 25 New York
在这个例子中，我们使用了两个条件：年龄大于等于20岁（df['Age'] >= 20）和城市为’New York’（df['City'] == 'New York'）。注意，这里使用了&符号来表示逻辑与操作。同时，为了避免运算符优先级问题，建议使用括号将每个条件括起来。
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