如何使用多个布尔条件过滤数据框

Question

我需要用两个布尔查询过滤一个熊猫数据框，这意味着我想保留那些为True

数据框：

import numpy as np

df = pd.DataFrame(np.array([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]),
                   columns=['a', 'b', 'c'])

输出：

   a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6
2  7  8  9

单过滤器工作：

filter = (df.b == 2) 
df = df[filter]

输出：

   a  b  c
0  1  2  3

但是如何使用df.b == 2或df.b == 5过滤？

我试过：

filter = [(df['b']==2) | (df['b']==5)]
df = df[filter]
print(df)

我得到：

ValueError: Item wrong length 1 instead of 3

任何建议如何实现它？
我想要的输出是：

   a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6

Answer 1

您将list作为过滤器传递，试试这个：（最好不要使用filter作为变量，它是python中的built-in function ）

mask = ((df['b']==2) | (df['b']==5))
df = df[mask]

您可以使用.inin()作为替代解决方案，如下所示：

mask = [2,5]
df = df[df['b'].isin(mask)]