使用多个条件选择dataframe行的子集

我想选择在多行上满足多个条件的数据帧的子集。我知道我可以按顺序这样做-首先选择与第一个条件匹配的子集，然后选择与第二个条件匹配的部分，等等，但似乎应该可以在一个步骤中完成。下面的内容似乎应该有效，但没有。显然，它在其他语言的DataFrame实现中确实是这样工作的。有什么想法吗

using DataFrames
df = DataFrame()
df[:A]=[ 1, 3, 4, 7, 9]
df[:B]=[ "a", "c", "c", "D", "c"]
df[(df[:A].<5)&&(df[:B].=="c"),:] 

type: non-boolean (DataArray{Bool,1}) used in boolean context
while loading In[18], in expression starting on line 5

---

这是一个Julia的东西，而不是一个数据帧的东西：你想要&而不是&&。例如：

julia> [true, true] && [false, true]
ERROR: TypeError: non-boolean (Array{Bool,1}) used in boolean context

julia> [true, true] & [false, true]
2-element Array{Bool,1}:
 false
  true

julia> df[(df[:A].<5)&(df[:B].=="c"),:]
2x2 DataFrames.DataFrame
| Row | A | B   |
|-----|---|-----|
| 1   | 3 | "c" |
| 2   | 4 | "c" |

FWIW，这与Python中熊猫的工作方式相同：

>>> df[(df.A < 5) & (df.B == "c")]
   A  B
1  3  c
2  4  c

我现在有相同的版本，从0.5更新到julia 0.6，现在使用dataframes V0.10.1

更新：我对修复进行了以下更改：

r[(r[:l] .== l) & (r[:w] .== w), :] # julia 0.5

r[.&(r[:l] .== l, r[:w] .== w), :] # julia 0.6

但这会变得非常缓慢，因为长链需要\prop到2^个链的时间 因此，也许现在查询是更好的方式：

# r is a dataframe
using Query
q1 = @from i in r begin
    @where i.l == l && i.w == w && i.nl == nl && i.lt == lt && 
    i.vz == vz && i.vw == vw && i.vδ == vδ && 
    i.ζx == ζx && i.ζy == ζy && i.ζδx == ζδx
    @select {absu=i.absu, i.dBU}
    @collect DataFrame
end

---

比如说。这很快。它在DataFrames文档中。

哎呀，我自己应该知道的-我甚至看了相关的熊猫问题，但太习惯于键入&&&。。。谢谢这种情况改变了吗？尝试类似的方法，我得到了错误警告：a：：DataArray{$Expr:在我的案例1.5.3中，需要对建议的解决方案进行一点修改：df[df[：a]。<5。&df[：B]。==c，：]