根据多列条件过滤 DataFrame答案

【问题标题】：Filtering a DataFrame based on multiple column criteria根据多列条件过滤 DataFrame
【发布时间】：2014-08-12 09:02:49
【问题描述】：

如何使用 'and' 过滤数据框？换句话说，如果我有一个名为 m 的数据框并且它具有列 a、b、c、d、e，我将如何返回 b 列中的值大于 120 且列 c = 7.3 中的值的所有行？

我试过了，但我收到了一个错误：

打印(m[m['b'] >120, m['c'] ==7.3])

【问题讨论】：

尝试使用标准 python or 命令。
print(m[m['b'] >120] or m[m['c'] ==7.4]) ValueError: DataFrame 的真值不明确。使用 a.empty、a.bool()、a.item()、a.any() 或 a.all()。这样做的正确方法是什么？
stackoverflow.com/questions/8916302/…

标签： python pandas

【解决方案1】：

要扩展 GoBrewers14 的答案，您需要用括号括起来以克服 python 中运算符的求值顺序。

例如下一条语句失败：

In [3]: 1 > 0 & 'a' < 'b'
---------------------------------------------------------------------------
TypeError                                 Traceback (most recent call last)
<ipython-input-3-5d58a7b0bade> in <module>()
----> 1 1 > 0 & 'a' < 'b'

TypeError: unsupported operand type(s) for &: 'int' and 'str'

因为python首先评估0 & 'a'。这就是为什么你需要用括号括起来的语句才有意义：

In [4]: (1 > 0) & ('a' < 'b')
Out[4]: True

简而言之，您正在寻找：

m[(m['b'] > 120) & (m['c'] == 7.3)]

【讨论】：

【解决方案2】：

>>> mask = (m.b > 120) & (m.c == 7.3)
>>> m[mask]

【讨论】：