来自数据框，熊猫中单个列的多个条件

Question

我正在尝试从单个数据框列中选择一个子集，并且我需要在单个列上应用两个条件的帮助。 例如，如何在下表中同时选择“汤姆”和“克里斯”？

import pandas as pd
dic={"Name":["Chris","Tom","Steven"], "Age":[12,34,55]}
dic={"Name":["Chris","Tom","Steven"], "Age":[12,34,55]}
df=pd.DataFrame(dic)
df[df["Name"]=="Tom"]

为什么当我使用df[df["Name"]==("Chris" or "Tom")]会选择“ Chris，但是当and替换为and时，选择了” Tom“？

Answer 1

当我们检查condition1 OR condition2 -如果第一个条件/操作数为True就足够了，所以如果第一个条件/操作数为True将不检查第二个条件/操作数（因为拥有一个True足够了）：

In [247]: 1 or 2
Out[247]: 1

对于AND，我们还必须检查第二个条件是否第一个条件为True （因为所有条件都必须为True ）：

In [248]: 1 and 2
Out[248]: 2

但是，如果第一个条件为False我们就不必检查第二个条件（因为足以使一个条件为False ，它将使整个“事物”为False ）：

In [250]: 0 and 1
Out[250]: 0

相同的逻辑将应用于字符串（注意：空字符串将被评估为False ）：

In [242]: ("Chris" or "Tom")
Out[242]: 'Chris'

In [249]: ("Chris" and "Tom")
Out[249]: 'Tom'

所以当你这样做

df[df["Name"]==("Chris" or "Tom")]

它与：

df[df["Name"]=="Chris"]

如何正确地做到这一点（以熊猫的方式） ：

In [243]: df[df["Name"].isin(["Chris","Tom"])]
Out[243]:
   Age   Name
0   12  Chris
1   34    Tom