使用 pandas 嵌套 where 语句？答案

【问题标题】：Nested where statement using pandas?使用 pandas 嵌套 where 语句？
【发布时间】：2021-03-18 09:38:24
【问题描述】：

我正在尝试使用 python 在 PowerBI 中运行一个简单的查询。遗憾的是，PowerBI 不支持大多数 python 库，所以我仅限于 pandas 和 numpy。数据集是一组处于管道中或活动中的项目。我想根据一组或条件将数据集过滤到仅在管道中的行。所以它想看看

dataframe = pd.DataFrame(where project = 'Pipeline')，过滤管道启动的其他条件集）

这在 python 中是否可能，类似于嵌套的 where 语句？

【问题讨论】：

Python 几乎可以做任何事情。人工智能中有许多框架可以帮助你。无论如何，我认为 stackoverflow 不适合提出这样的问题。

标签： python pandas powerbi

【解决方案1】：

您可以使用isin 在列中查找多个值。如果要基于多列进行过滤，则需要链接 loc 或 iloc 条件。基本上，无论您从 iloc 或 loc 返回什么，也是一个数据帧，下面是这两种情况的工作示例。

>>> import pandas as pd
>>> import numpy as np
>>> d = {'col1': [1, 2, 2, 3], 'col2': [3, 4, 5, 6], 'col3': ['NULL','NULL', np.nan, 'virgo']}
>>> df = pd.DataFrame(data=d)

我们将查询数据框以获取 col3 为 virgo 或 NULL 的行

>>> df.loc[df['col3'].isin(['virgo','NULL'])]
   col1  col2   col3
0     1     3   NULL
1     2     4   NULL
3     3     6  virgo

现在我们将查询数据框以获取 col3 为 NULL 和 col2 为 4 的行

>>> df.loc[df['col3'] == 'NULL'].loc[df['col2'] == 4]
   col1  col2  col3
1     2     4  NULL

【讨论】：

【解决方案2】：

如果一个变量中的所有条件都满足：

df [ df.column_name.isin([value_1, value_2, value_n]) ]

如果多列中的条件满足

df [ (df.column_1 == "value_1") & (df.column_2 == "value_2") & (df.column_n.isin([val_1, val_2, val_3])) ]

注意： & 表示AND，因此如果（左和右）都为真，则结果为True，否则结果为False。

如果您需要OR 条件，请使用|。

【讨论】：