Python 如何选择指定范围内的dataframe列值？

这是我的代码：

df = pd.read_csv("/content/Intel_AI4Y/My Drive/Intel_AI4Y_Colab/Module_16/data/Students_Score1.csv")

names = ["Student No." ,"Hours spent studying in a day", "Mathematics score", "English score","Science score"]

df.columns = names

Mathematics_score = df.iloc[:, 0]

df = df[~df.iloc[:, 0].between(100, 0, inclusive=False)]

print(df.describe())

print (df.info())

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我试图从数学分数中删除错误数据，该值低于0或高于100。我不确定我该如何编写这个。有人能帮忙吗？

因为您的数据框带有标题。我真的建议使用如下的遮罩过滤器

df = df[(df['Mathematics score'] > 0) & (df['Mathematics score'] < 100)]

df=df[~df.iloc[：，0]。介于100，0之间，包括=False]几乎是正确的 需要左边界和右边界，分别为0和100。 ~实际上并非如此。df.iloc[：，0]。between0，100，inclusive=False返回0到100之间的所有值，但是~df.iloc[：，0]。between0，100，inclusive=False返回值=100。 要返回介于0和100之间的值，请使用df[df.iloc[：，0]。介于0和100之间，包括=False] 也看到 有关.iloc的正确用法，请参阅。iloc[：，0]表示您已经选择了所有行：：和索引0处的列。我的示例数据只有一列，因此索引为0。您需要验证感兴趣的列的索引。 作为pd进口熊猫 将numpy作为np导入 示例数据帧 np.random.seed100 df=pd.DataFrame{'values'：[np.random.randint-100200表示范围500内的} 值介于0和100之间 df[df.iloc[：，0]。介于0，100之间，包括=False] 价值观 43 37 55 41 35 数值=100 df[~df.iloc[：，0]。介于0和100之间，包括=False] 价值观 -92 180 -21 -47 -34

df[~df.iloc[:, 2].between(0, 100, inclusive=False)]