Pandas Loc 在单个表达式中按索引和布尔条件选择

Question

我有一个简化的数据框，可以按如下方式设置：

indexes =['01/10/2017', '28/10/2018', '27/10/2019', '30/10/2019']
cols = ['Period', 'A', 'B', 'C']
df= pd.DataFrame(index = indexes, columns= cols)
df.Period = 1
df = pd.concat([df, 2*df.copy(), 3*df.copy()])
df.sort_index()

数据框看起来像：

    Period        A      B       C
01/10/2017  1   NaN     NaN     NaN
01/10/2017  2   NaN     NaN     NaN
01/10/2017  3   NaN     NaN     NaN
27/10/2019  1   NaN     NaN     NaN
27/10/2019  2   NaN     NaN     NaN
27/10/2019  3   NaN     NaN     NaN
28/10/2018  1   NaN     NaN     NaN
28/10/2018  2   NaN     NaN     NaN
28/10/2018  3   NaN     NaN     NaN
30/10/2019  1   NaN     NaN     NaN
30/10/2019  2   NaN     NaN     NaN
30/10/2019  3   NaN     NaN     NaN

我想找到这个列表中的行：

FwdTimeChangeDates = ['28/10/2018', '27/10/2019']

与Period那是> 2。

我想+=2使用这些条件（所以 Period 3-->5和4-->6等）。

如何根据这两个条件进行过滤？

df.loc[FwdTimeChangeDates] 给出：

Period A B C 28/10/2018 1 NaN NaN NaN 28/10/2018 2 NaN NaN NaN 28/10/2018 3 NaN NaN NaN 27/10/2019 1 NaN NaN NaN 27/10/2019 2 NaN NaN NaN 27/10/2019 3 NaN NaN NaN

和

df.loc[df.Period>2]

给

Period A B C 01/10/2017 3 NaN NaN NaN 28/10/2018 3 NaN NaN NaN 27/10/2019 3 NaN NaN NaN 30/10/2019 3 NaN NaN NaN

而且我要：

Period A B C 28/10/2018 3 NaN NaN NaN 27/10/2019 3 NaN NaN NaN

但我不能加入这两个条件：

df.loc[FwdTimeChangeDates & df.Period>1] 或者 df.loc[(FwdTimeChangeDates) & (df.Period>1)]

Answer 1

结合这两个条件，使用isin第一个。

df[df.index.isin(['28/10/2018', '27/10/2019']) & (df.Period > 2)]

            Period    A    B    C
28/10/2018       3  NaN  NaN  NaN
27/10/2019       3  NaN  NaN  NaN