Question

我有一个pandas数据框，想要选择某些列具有某些特定值的行。例如，对于一列，我尝试过这样：

df = pd.DataFrame({
    'subA': [54,98,70,91,38],
    'subB': [25,26,30,93,30],
    'subC': [43,89,56,50,48]})


a = df[df['subA'] == 70]
print(a)

输出如下：

     subA  subB  subC
   2    70    30    56

这是预料之中的，完全可以理解。现在，我想选择前两列具有特定值的行。例如，我将代码更改如下：

df = pd.DataFrame({
    'subA': [54,98,70,91,38],
    'subB': [25,26,30,93,30],
    'subC': [43,89,56,50,48]})

my_sub = ['subA', 'subB']
my_marks = [54, 25]


a = df[df[my_sub] == my_marks]
print(a)

我原本希望看到这样的结果：

    subA  subB  subC
 1    54    25    43

但是相反，输出充满了NaN值，这对我来说并不明确：

     subA  subB  subC
0  54.0  25.0   NaN
1   NaN   NaN   NaN
2   NaN   NaN   NaN
3   NaN   NaN   NaN
4   NaN   NaN   NaN

我在这里缺少想要的输出吗？我也尝试过.loc和iloc，但是没有帮助。

Answer 1

您可以使用all使布尔索引成为可能

df[(df[my_sub] == my_marks).all(axis=1)]
   subA  subB  subC
0    54    25    43

或者使用@anev说的eq和all

df[df[my_sub].eq(my_marks).all(axis=1)]
   subA  subB  subC
0    54    25    43

Answer 2

尝试：

df.loc[df.filter(my_sub).isin(my_marks).all(1)]

第一步是仅选择感兴趣的列，使用isin函数获取布尔值。 all函数仅获取完全为True的行，然后您可以为原始数据帧建立索引以获取结果

       subA subB    subC
   0    54   25      43

通过比较熊猫中的多个列来选择数据框

2 个答案: