Pandas是一个强大的数据分析工具，可以方便地对数据进行操作和过滤。在实际应用中，我们经常会遇到需要按照多个条件来提取数据的场景，这时候就需要使用Pandas的条件过滤功能。下面是关于Pandas多个条件提取行的完整攻略。
1. AND条件
AND条件是指同时满足多个条件才能被筛选出来。在Pandas中，可以使用“&”操作符实现多个条件的AND操作。具体操作步骤如下：
（1）使用Pandas读取数据，得到DataFrame类型的数据。
（2）用多个条件构造一个过滤条件，将其传递给DataFrame的loc方法。
具体代码示例如下：
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 构造过滤条件
filter_condition = (data['age'] > 18) & (data['gender'] == 'male')
# 使用loc方法将满足条件的行提取出来
result = data.loc[filter_condition]
# 打印结果
print(result)
在上述代码中，我们首先读取了一个名为data.csv的CSV文件，然后构造了一个filter_condition变量来表示我们的过滤条件，即年龄大于18岁并且性别是男性的数据。最后使用DataFrame的loc方法将满足条件的数据行提取出来并打印输出。
2. OR条件
OR条件是指只要满足多个条件中的任意一个就可以被筛选出来。在Pandas中，可以使用“|”操作符实现多个条件的OR操作。具体操作步骤如下：
（1）使用Pandas读取数据，得到DataFrame类型的数据。
（2）用多个条件构造一个过滤条件，将其传递给DataFrame的loc方法。
具体代码示例如下：
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 构造过滤条件
filter_condition = (data['age'] > 18) | (data['gender'] == 'male')
# 使用loc方法将满足条件的行提取出来
result = data.loc[filter_condition]
# 打印结果
print(result)
在上述代码中，我们同样是首先读取了一个名为data.csv的CSV文件，然后构造了一个filter_condition变量来表示我们的过滤条件，即年龄大于18岁或者性别是男性的数据。最后使用DataFrame的loc方法将满足条件的数据行提取出来并打印输出。
3. NOT条件
NOT条件是指排除满足某一个条件的数据。在Pandas中，可以使用“~”操作符实现NOT操作。具体操作步骤如下：
（1）使用Pandas读取数据，得到DataFrame类型的数据。
（2）用一个条件构造一个过滤条件，将其传递给DataFrame的loc方法，并在条件前面加上“~”符号。
具体代码示例如下：
import pandas as pd
# 读取数据
data = pd.read_csv('data.csv')
# 构造过滤条件
filter_condition = ~(data['gender'] == 'male')
# 使用loc方法将满足条件的行提取出来
result = data.loc[filter_condition]
# 打印结果
print(result)
在上述代码中，我们依然是先读取了一个名为data.csv的CSV文件，然后构造了一个filter_condition变量来表示我们的过滤条件，即性别不是男性的数据。最后使用DataFrame的loc方法将满足条件的数据行提取出来并打印输出。
以上就是Pandas多个条件(AND, OR, NOT)中提取行的完整攻略及示例。通过这些示例，我们可以学会如何使用Pandas对数据进行多条件的判断和筛选。