从pandas Dataframe的多个列中选择相同的数据

Question

我有以下数据，

textfield.inputview = uipker // i don't want to use extfield

我需要有一个通用公式来按行获取记录，在团队1和团队2中都有“ kk” 这只是一个示例数据，我有超过10万行的实际数据。

指望你们所有人。

Answer 1

将boolean indexing与filter创建的掩码一起使用，以获取team的所有列，以eq（==）进行比较，并获得至少一个{{每行1}}，按any：

True

要获得更好的性能，请使用numpy.any：

df = df[df.filter(like='team').eq('kk').any(axis=1)]
#if want select columns by names
#df = df[df[['team1','team2']].eq('kk').any(axis=1)]

---

df = df[np.any(df.filter(like='team').values == 'kk', axis=1)]

详细信息：

print (df)
    name  marks team1 team2
0   John     30    kk    vv
6  juile     32    ww    kk