根據pandas中多列中的值從Dataframe中選擇行

Question

這個問題與另一個問題非常相關，我甚至會在這個問題上使用非常有用的解決方案中的例子。 以下是已接受的解決方案（信用證到unutbu）的示例：

import pandas as pd
import numpy as np
df = pd.DataFrame({'A': 'foo bar foo bar foo bar foo foo'.split(),
                   'B': 'one one two three two two one three'.split(),
                   'C': np.arange(8), 'D': np.arange(8) * 2})
print(df)
#      A      B  C   D
# 0  foo    one  0   0
# 1  bar    one  1   2
# 2  foo    two  2   4
# 3  bar  three  3   6
# 4  foo    two  4   8
# 5  bar    two  5  10
# 6  foo    one  6  12
# 7  foo  three  7  14

print(df.loc[df['A'] == 'foo'])

產量

     A      B  C   D
0  foo    one  0   0
2  foo    two  2   4
4  foo    two  4   8
6  foo    one  6  12
7  foo  three  7  14

但是如果我想挑選包含'foo'和'one'的所有行呢？ 這里將是第0行和第6行。我的嘗試是嘗試

print(df.loc[df['A'] == 'foo' and df['B'] == 'one'])

不幸的是，這不起作用。 任何人都可以提出一種方法來實現這樣的東西嗎？ 理想情況下，一般情況下可能會有一套更為復雜的條件涉及and ， or ，雖然我實際上並不需要這樣做。

Answer 1

您的代碼中只需要進行非常小的更改：更改and使用& （並添加括號以正確排序比較）：

In [104]: df.loc[(df['A'] == 'foo') & (df['B'] == 'one')]
Out[104]:
     A    B  C   D
0  foo  one  0   0
6  foo  one  6  12

你必須使用的原因&是，這將做對照元件明智的陣列，而and期望進行比較評估為真或假兩個表達式。
同樣，當您想要or比較時，您可以使用| 在這種情況下。

Answer 2

您可以通過代碼中的微小更改來執行此操作：

print(df[df['A'] == 'foo'][df['B'] == 'one'])

輸出：

     A    B  C   D
0  foo  one  0   0
6  foo  one  6  12