跨 Pandas DataFrame 评估布尔表达式

Question

我有一个 pandas 数据帧“数据”，其中的列包括“cond1”、“cond2”、“cond3”、“cond4”、“cond5”、“cond6”、“cond7”，每个列都包含 True/False

我想添加另一列，table["condMet"]，它将包含 True/False，具体取决于是否满足所有 7 个条件。

目前我有这个可以达到这个目的：

data["condMet"] = (data.cond1 == True) & (data.cond2 == True) &    (data.cond3     == True) & (data.cond4 == True) & (data.cond5 == True) & (data.cond6 == True) &  (data.cond7 == True)

有没有更简单的方法来做到这一点？例如。我只能通过这样做来选择这些列

data.iloc[:,5:12]

我现在如何将其分割为仅包含所有列都为 TRUE 的行？

Answer 1

如果您有一个所有列都是布尔值的 DataFrame（就像您在问题末尾提到的切片一样，您可以将 all 按行应用于它：

d = data.iloc[:, 5:12]
d[d.all(axis=1)]

这将选择所有列都具有布尔真值的行。

如果您只想要告诉您是否包含行的布尔列，那就是d.all(axis=1)。