当列名在列表中时，根据列上的多个条件选择 DataFrame Rows答案

【问题标题】：select DataFrame Rows Based on multiple conditions on columns when column name are in a list当列名在列表中时，根据列上的多个条件选择 DataFrame Rows
【发布时间】：2019-08-01 13:02:43
【问题描述】：

我需要在某些列的某些条件下过滤行。这些列存在于列表中。所有列的条件都相同，也可以不同。对于我的工作，条件是一样的。

不工作

labels = ['one', 'two', 'three']

df = df [df [x] == 1 for x in labels]

以下代码有效：

df_list = []

for x in labels:

  df_list.append(df[(df [x] == 1)])

df5 = pd.concat(df_list).drop_duplicates()

创建不同的数据框并通过避免重复来连接它们。

预期： 它应该过滤掉那些列的值为 1 的行。

实际： ValueError：要解包的值太多（应为 1）

我了解错误的原因。有什么方法可以通过修改 not working code 来构造条件？

【问题讨论】：

此线程可能重复：stackoverflow.com/questions/42711186/…

标签： pandas dataframe

【解决方案1】：

我认为您可以使用以下内容重写此内容。

labels = ['one','two','three']

df5 = df[(df[labels] == 1).any(1)]

让我们用这个 MCVE 进行测试：

#Create test data
df = pd.DataFrame(np.random.randint(1,5,(10,5)), columns=[*'ABCDE'])
labels = ['A','B','E']

#Your code
df_list = []
for x in labels:

  df_list.append(df[(df [x] == 1)])

df5 = pd.concat(df_list).drop_duplicates()


#Suggested modification
df6 = df[(df[labels] == 1).any(1)]

他们是平等的吗？

df5.eq(df6)

输出：

      A     B     C     D     E
1  True  True  True  True  True
4  True  True  True  True  True
6  True  True  True  True  True
7  True  True  True  True  True
8  True  True  True  True  True

【讨论】：

【解决方案2】：

你需要这个吗？

new_df = df[(df['one'] == 1) & (df['two']== 1) & (df['three'] == 1)].drop_duplicates()

【讨论】：