Python 如何计算数据帧中符合条件的实例数

我有一个包含18个唯一ID的数据集，每个ID都有一个感兴趣的列，我想计算其值大于或小于0.25的实例 对于那些大于0.25的值，我想从中减去一个值，然后将得到的值绘制在一个列散点图中。如何使用pandas计算这些实例，并提取那些>0.25的值，以便将这些值放入散点图？

演示数据

data = pd.DataFrame({"num":[0.1, 0.3, 0.1, 0.4]})
print(data)

   num
0  0.1
1  0.3
2  0.1
3  0.4

过滤小于0.25的值

great_than = data[data.num > 0.25]
print(great_than)

   num
1  0.3
3  0.4

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... ... ... 欢迎来到SO。你的问题很广泛。请花点时间阅读该页面上的链接和其他链接。我就是这么做的，这个方法返回数据的布尔值。我还想要实际值，如果我正在处理的列中有一个点，我将如何引用它？i、 e.“data.seg.mean”将产生一个error@RiveraJackson我不知道你的意思。也许你可以添加一些演示数据，弄清楚你想要得到什么样的结果。