在熊猫中使用np.where后，如何获取剩余的数据帧？

Question

我想要什么（但不起作用）

df = np.where((df['cd_0'].values == 1) & (df['cd_1'].values == 1), df, np.nan)

请注意

的第二个参数中的 df

np.where(... , df, ...)

我想获取整个剩余的数据框。

在这种情况下，我在整个stackoverflow上进行了查找，而我看到的唯一情况是，它返回一个特定的数据框列。 这有效，但仅返回特定的列。我想要整个剩余的数据框：

有效，但不是我想要的：

df = np.where((df['cd_0'].values == 1) & (df['cd_1'].values == 1), df['cd_2'], np.nan)

这完全符合我的要求，但由于速度原因，我不想使用此方法。

df= df[(df['cd_0'].values == 1) & (df['cd_1'].values == 1)]

Answer 1

这是where来自熊猫

df=df.where((df['cd_0'] == 1) & (df['cd_1'] == 1))

另一种方法是返回reindex或.loc

df[(df['cd_0'] == 1) & (df['cd_1'] == 1)].reindex(df.index)

df.loc[~((df['cd_0'] == 1) & (df['cd_1'] == 1)),:]=np.nan