df[condition] ne garde que les lignes où condition vaut True — un filtre proche des compréhensions avec condition (vues dans Python Intermédiaire), mais appliqué à un DataFrame entier d'un coup, sans boucle explicite.

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
    "produit": ["riz", "huile", "sucre"],
    "prix": [5, 8, 3],
    "stock": [20, 0, 15],
})

print(df[df["stock"] > 0])

Ce code affiche uniquement les lignes riz et sucre : df["stock"] > 0 produit d'abord une Series de True/False (une par ligne), et df[...] ne garde que les lignes où cette valeur est True — huile, avec un stock à 0, est exclue.

Combiner plusieurs conditions demande & (et) ou | (ou), avec des parenthèses autour de chaque condition — contrairement à and/or (vus dans Python Débutant), qui ne fonctionnent pas directement sur des Series entières :

print(df[(df["stock"] > 0) & (df["prix"] < 10)])

Ce code affiche les lignes où le stock est positif et le prix inférieur à 10 — ici, riz et sucre toutes les deux, puisque huile est déjà exclue par la première condition.

À vous de jouer : filtrez un DataFrame sur une seule condition, puis sur deux conditions combinées avec &.