在python中使用布爾邏輯隔離熊貓列

Question

我正在嘗試獲取滿足以下布爾語句之一或全部的數據框的行：

1) df['colName'] == 0
2) df['colName'] == 1

我已經嘗試過這些，但是沒有一個可行（拋出錯誤）：

df = df[df['colName']==0 or df['colName']==1]
df = df[df['colName']==0 | df['colName']==1]

還有其他想法嗎？

Answer 1

您失蹤了()

df = df[(df['colName']==0) | (df['colName']==1)]

這可能會引發復制警告，但仍然可以使用。

如果您不想復制警告，請使用具有以下內容的索引器：

indexer = df[(df['colName']==0) | (df['colName']==1)].index
df = df.loc[indexer,:]

Answer 2

您可以使用eq代替==來清理已完成的操作

df[df.colName.eq(0) | df.colName.eq(1)]

對於這種情況，我建議使用isin

df[df.colName.isin([0, 1])]

使用query也可以，但是速度較慢

df.query('colName in [0, 1]')

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定時
在下面定義的df上， isin最快
df = pd.DataFrame(np.random.randint(3, size=10000), columns=['colName'])