大熊猫选择具体条件的数据

Question

我有一个如下所示的数据框：

item    storage
record  paper
record  laptop
record  desktop
file    laptop
file    paper
file    paper
record  desktop
file    desktop

如果我想要一个包含2个条件的新数据框，例如＆＃39;记录＆＃39;在项目列和＆＃39;笔记本电脑＆＃39;或存储列中的桌面是一种更简单的方法来选择此数据集而不是：

df1=df[(df['item'] == 'record') &  (df['storage'] == 'laptop')]
df2=df[(df['item'] == 'record') &  (df['storage'] == 'desktop')]
df3= pd.concat([df1, df2], axis=1)

是否有一种较短的方法可以在一行中执行此操作，如：

df3=df[(df['item'] == 'record') &  (df['storage'] == 'laptop' or 'desktop')] #This does not work

Answer 1

您可以将其中一个条件更改为.isin：

>>> df['storage'].isin(['laptop', 'desktop'])

这样：

>>> df[(df['item'] == 'record') & (df['storage'].isin(['laptop', 'desktop']))]
     item  storage
1  record   laptop
2  record  desktop
6  record  desktop