用于切片 DataFrame 的布尔值列表答案

【问题标题】：list of booleans to slice DataFrame用于切片 DataFrame 的布尔值列表
【发布时间】：2020-11-03 02:41:16
【问题描述】：

我正在尝试找到一种更少手动、更方便的方法来根据多个布尔条件对 Pandas DataFrame 进行切片。为了说明我所追求的，这里有一个简化的例子

df = pd.DataFrame({'col1':[True,False,True,False,False,True],'col2':[False,False,True,True,False,False]})

假设我对 DataFrame 的子集感兴趣，其中 'col1' 和 'col2' 都是 True。我可以通过运行找到它：

df[(df['col1']==True) & (df['col2']==True)]

这在像这个这样的小维度示例中是足够易于管理的，但是真正的示例最多可以有一百列，所以与其像上面那样将一个长布尔值串在一起，我宁愿阅读对列表感兴趣，例如

['col1','col2']

并选择列出的那些列True

【问题讨论】：

【解决方案1】：

如果您需要所有列：

df[df.all(axis=1)==True]

如果您有列列表：

df[df[COLS].all(axis=1)==True]

相反的就做False:

df[df.all(axis=1)==False]

【讨论】：