通过比较熊猫中的多列来选择数据框

Question

我有一个 Pandas 数据框，想选择某些列具有特定值的行。 例如，对于一列我试过这个：

df = pd.DataFrame({
    'subA': [54,98,70,91,38],
    'subB': [25,26,30,93,30],
    'subC': [43,89,56,50,48]})


a = df[df['subA'] == 70]
print(a)

输出如下：

     subA  subB  subC
   2    70    30    56

这是意料之中的，也是完全可以理解的。 现在我想选择前两列具有特定值的行。 例如，我将代码更改如下：

df = pd.DataFrame({
    'subA': [54,98,70,91,38],
    'subB': [25,26,30,93,30],
    'subC': [43,89,56,50,48]})

my_sub = ['subA', 'subB']
my_marks = [54, 25]


a = df[df[my_sub] == my_marks]
print(a)

我期待看到这样的结果：

    subA  subB  subC
 1    54    25    43

但相反，输出充满了 NaN 值，我不清楚：

     subA  subB  subC
0  54.0  25.0   NaN
1   NaN   NaN   NaN
2   NaN   NaN   NaN
3   NaN   NaN   NaN
4   NaN   NaN   NaN

我在这里缺少什么以获得所需的输出？ 我也试过 .loc 和 iloc 但这些都没有帮助。

Answer 1

您可以使用all使布尔索引成为可能

df[(df[my_sub] == my_marks).all(axis=1)]
   subA  subB  subC
0    54    25    43

或者像@ansev 所说的那样使用eq和all

df[df[my_sub].eq(my_marks).all(axis=1)]
   subA  subB  subC
0    54    25    43

Answer 2

尝试 ：

df.loc[df.filter(my_sub).isin(my_marks).all(1)]

第一步是只选择感兴趣的列，使用isin函数获取布尔值。 all函数仅获取完全为 True 的行，然后您可以索引原始数据帧以获得结果

       subA subB    subC
   0    54   25      43