从熊猫数据框中获取至少匹配n个条件的行？

Question

我有一个pandas数据框，想要提取与某些条件匹配的行。 在简单的情况下，我将制作如下所示的布尔“掩码”，并将其与&和|组合。

import pandas as pd

foo = {
  "A": [1,2,3,4],
  "B": [1,2,3,5],
  "C": [2,4,6,8],
  "D": [5,5,5,1]}

df = pd.DataFrame(data=foo)

mask1 = df["D"] > 1  # True for rows 0,1,2
mask2 = df["B"] % 2 == 0 # True for row 1
mask3 = df["A"] == df["B"]  # True for rows 0,1,2

但是，在这种情况下，我想匹配 n 或更多此类表达式为真的行。在上面的示例中，我希望至少匹配两个条件的行。我当然知道可以通过（1 AND 2）或（1 AND 3）或（2 AND 3）之类的东西来实现，但是这种书写很快变得难以处理，我想知道是否存在更优雅的解决方案？ >

Answer 1

您可以concat进行搜索并执行sum：

print (pd.concat([mask1,mask2,mask3],1).sum(1)>=2)

0     True
1     True
2     True
3    False
dtype: bool

Answer 2

（mask1 + mask2 + mask3> = 2）怎么样？