pandas 为布尔类型应用过滤器

【问题标题】：pandas apply filter for boolean typepandas 为布尔类型应用过滤器
【发布时间】：2021-08-13 15:12:29
【问题描述】：

这些是我的 DataFrame 的类型；

count     int64
word     object
cat1       bool
cat2     object
cat3       bool
dtype: object

如何过滤来自“cat1”和“cat2”的布尔值？

类似...

data[(data['cat1'].bool() == FALSE) & (data['cat3'].bool() == FALSE)]

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

只要做：

data[(data['cat1'] == FALSE) & (data['cat2'] == FALSE)]

cat2 是一个 object dtype 所以它可能是一个字符串，我想你想要：

data[(data['cat1'] == FALSE) & (data['cat3'] == FALSE)]

否则，如果它确实是字符串值，那么你可以这样做

data[(data['cat1'] == FALSE) & (data['cat2'] == 'FALSE')]

或

data[(data['cat1'] == FALSE) & (data['cat2'].str.contains('FALSE'))]

【讨论】：

【解决方案2】：

你可以这样做，

data[(data['cat1']==False) & (data['cat3']==False)]

例子：

test = pd.DataFrame({'word':'','cat1':bool(),'cat2':'','cat3':bool()},index=[])
test.loc[0]=['test1',True,'try',False]
test.loc[1]=['test1',False,'try',False]
test[(test['cat1']==False) & (test['cat3']==False)]

【讨论】：