篩選與排序

每天看報表時，你不會想看全部 5000 筆商品，而是「只看價格超過 1000 的」或「按銷量排名」。pandas 的篩選和排序就像 Excel 的篩選功能，但可以用程式自動化，不用每次手動點。

你會學到什麼

• 用 df[條件] 篩選資料
• 用 &（且）和 |（或）組合多個條件
• 用 sort_values() 排序

條件篩選

用 df[條件] 篩選資料，就像在 Excel 設定「只顯示價格 > 1000 的列」：

小提醒：df["價格"] > 1000 會產生一串 True/False，pandas 用這串布林值決定哪些列要留下。這就是所謂的「布林索引」。

多條件篩選

用 &（且）和 |（或）組合條件。重要的是：每個條件都要用小括號包起來，否則 Python 會搞混運算順序。

小提醒：初學者最常忘記加小括號。df[df["類別"] == "上衣" & df["價格"] < 900] 會報錯，一定要寫成 df[(條件A) & (條件B)]。

排序

sort_values() 可以按任意欄位排序，ascending=False 代表由大到小（降冪）。

小提醒：排序後的 index（最左邊的數字）不會重新編號。如果想要乾淨的 0, 1, 2... 序號，可以加上 .reset_index(drop=True)。

AI 協作：學了這個，跟 AI 怎麼配合？

pandas 篩選語法比 Excel 篩選器強大，但條件邏輯要你來定。

你的人類優勢：

• 你知道篩選條件的業務意義（「活躍客戶」= 最近 30 天有訂單？還是 90 天？）
• 你能驗證篩選後的筆數是否合理

可以這樣跟 AI 說：

幫我篩選 2024 年 Q4 的訂單，金額 > 1000 且狀態為「已完成」，按金額從大到小排序。

練習題