根据pandas中多列中的值从Dataframe中选择行

Question

这个问题与另一个问题非常相关,我甚至会在这个问题上使用非常有用的解决方案中的例子.以下是已接受的解决方案(信用证到unutbu)的示例:

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
                   'B': 'one one two three two two one three'.split(),
                   'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})
print(df)
#      A      B  C   D
# 0  foo    one  0   0
# 1  bar    one  1   2
# 2  foo    two  2   4
# 3  bar  three  3   6
# 4  foo    two  4   8
# 5  bar    two  5  10
# 6  foo    one  6  12
# 7  foo  three  7  14

print(df.loc[df['A'] == 'foo'])

产量

     A      B  C   D
0  foo    one  0   0
2  foo    two  2   4
4  foo    two  4   8
6  foo    one  6  12
7  foo  three  7  14

但是如果我想挑选包含'foo'和'one'的所有行呢？这里将是第0行和第6行.我的尝试是尝试

print(df.loc[df['A'] == 'foo' and df['B'] == 'one'])

不幸的是,这不起作用.任何人都可以提出一种方法来实现这样的东西吗？理想情况下是足够普遍,有可能是一个更复杂的条件下在那里涉及and和or,虽然我实际上并不需要的是我的目的.

Answer 1

代码中只需要进行非常小的更改:更改andwith &(并添加括号以正确排序比较):

In [104]: df.loc[(df['A'] == 'foo') & (df['B'] == 'one')]
Out[104]:
     A    B  C   D
0  foo  one  0   0
6  foo  one  6  12

你必须使用的原因&是这将在数组上进行元素比较,同时and期望比较两个计算结果为True或False的表达式.
同样,当您想要or比较时,您可以|在这种情况下使用.