如何在多列上同时按条件列表过滤 DataFrame 行答案

【问题标题】：How to filter DataFrame rows by list of conditions simultaneously on multiple columns如何在多列上同时按条件列表过滤 DataFrame 行
【发布时间】：2021-04-03 17:13:36
【问题描述】：

我有一个 DataFrame，我想在其中过滤行，应用同时适用于两列的条件列表。例如：

pd.DataFrame({'A':['Y','Y','Y','Z','Z'],'B':[1,2,2,3,4],'C':[100,200,234,358,4243]})
   A  B     C
0  Y  1   100
1  Y  2   200
2  Y  2   234
3  Z  3   358
4  Z  4  4243
filter_on=[('Y',2),('Z',4)]

当过滤 A 和 B 在 filter_on 有任何一对值时，我应该得到以下 DataFrame：

   A  B     C
1  Y  2   200
2  Y  2   234
4  Z  4  4243

【问题讨论】：

标签： python pandas filter multiple-columns

【解决方案1】：

这个基于set_index 和Index.isin 的简洁解决方案怎么样？

df[df.set_index(['A', 'B']).index.isin(filter_on)]

   A  B     C
1  Y  2   200
2  Y  2   234
4  Z  4  4243

【讨论】：

【解决方案2】：

您可以从列中构建一个MultiIndex 并使用isin 来计算掩码，如下所示：

mask = pd.MultiIndex.from_arrays([df['A'], df['B']]).isin(filter_on)
print(df[mask])

输出

   A  B     C
1  Y  2   200
2  Y  2   234
4  Z  4  4243

【讨论】：

【解决方案3】：

在转换为tuple 后尝试使用isin

out = df[df[['A','B']].apply(tuple,1).isin(filter_on)].copy()
   A  B     C
1  Y  2   200
2  Y  2   234
4  Z  4  4243

【讨论】：

【解决方案4】：

data.iloc[[i for  i,(a,b) in enumerate(zip(data.A, data.B)) if (a,b) in filter_on]]

【讨论】：