布尔索引是pandas中非常常用的一种用来过滤数据的操作方法。布尔操作符与、或、非的对应关系为：
- 与 &
- 或 |
- 非 ~
下面我们通过实例演示一下布尔索引的基本用法。
本文所使用的开发环境：Windows 7 python 2.7.17 PyCharm Community Edition 2016.1.5
程序所使用的演示数据如下所示：
程序的第27行，我们是使用布尔索引选取所有贷款余额大于0的行。由于条件比较简单，我们直接使用python的比较运算符即可。
程序的执行结果如下所示：
与原始数据对比我们可以看出，本次筛选我们只选取了贷款余额（万）列大于0的数据。
如果筛选条件不止一个，我们也可以使用逻辑运算符。逻辑“与”使用运算符 & 实现。程序的第30行，我们把筛选条件变更为贷款余额大于0元，并且发放金额大于1850万元。
在这里我们要注意，由于运算符优先级的问题，为了保证条件被正确计算，我们要给两个条件都分别加上圆括号。
和上面的数据对比，发放金额大于1850的数据也被筛选掉了。
下面我们看一下逻辑“或”的用法，逻辑“或”使用的是运算符 | 来实现。程序的第33行，我们选取了贷款余额大于1300万，或者发放金额大于1850万的数据。
通过程序的执行结果，我们可以看出，只要是符合这两个条件中任意一个的数据行，就会被筛选出来。红线代表满足条件的数值列。
逻辑“非”使用的运算符是 ~ 它在键盘的左上角，Esc键的下方。使用逻辑“非”的时候，也要注意运算符的优先级。程序的第36行，我们选取的是贷款余额“不是”大于0的数据，换句话说选取的是贷款余额小于等于0的数据。
由于贷款余额没有小于0的数据，所以筛选出的是贷款余额等于0的数据，程序的执行结果如下：
我们还可以使用map函数，构造一些更复杂的条件，程序的第39行，我们演示使用find函数筛选出“是否结清”列中包含“已”字的数据。
在lambda函数中参数x代表“是否结清”列中的每行数据。find函数用于查找数据中的“已”字。如果返回值不是-1，代表查找到了。map函数返回值为“True”的时候，布尔索引将把数据展示出来。为了方便阅读源代码，我们还可以把条件独立出来变成一个变量,例如：criterion1。程序的执行结果如下：
之前的所有例子，我们都是选取DataFrame的所有列。最后我们再结合之前的条件演示一下，如何选取特定的列。程序的第43行，我们在复用criterion1的前提下，要求只选取客户名称, 发放金额（万）, 是否结清，这三列。
程序的执行结果如下：
以上就是关于布尔索引的介绍，如果大家认为我的文章对您能有帮助，真心希望您能点一下“关注”，也算是对我努力工作的一个支持，谢谢大家了。
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