Python 3.x 从数据帧中选择具有两个级别（二进制变量）的列

我正在尝试选择只有两个值[0，1]的数据字段。我的代码只适用于一列，但是当我尝试循环遍历多列时，它失败了

以下是示例数据集：

df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(0,2, size = (10)),
                    'b':np.random.randint(0,2, size = (10)),
                    'c':np.random.randint(0,6, size = (10)),
                   'd': ['x', 'y']*5
                  })
df

数据如下所示：

df.to_dict()
{'a': {0: 1, 1: 1, 2: 0, 3: 0, 4: 0, 5: 0, 6: 0, 7: 1, 8: 0, 9: 1},
 'b': {0: 0, 1: 0, 2: 0, 3: 0, 4: 0, 5: 1, 6: 1, 7: 1, 8: 0, 9: 1},
 'c': {0: 1, 1: 1, 2: 2, 3: 2, 4: 5, 5: 2, 6: 2, 7: 0, 8: 4, 9: 3},
 'd': {0: 'x',
  1: 'y',
  2: 'x',
  3: 'y',
  4: 'x',
  5: 'y',
  6: 'x',
  7: 'y',
  8: 'x',
  9: 'y'}}

应选择列“a”和“b”。 下面这行是真的，这就是我想要的

list(set(df[mylist[0]])) == [0,1]

为什么运行此操作时会出现密钥错误：

mylist = list(df.columns)

for i in mylist:
    if list(set(df[mylist.index(i)])) == [0,1]:
        print(i)

关键错误：0

我试图输出满足IF条件的列名列表

df = pd.DataFrame({'a':np.random.randint(0,2, size = (10)),
                    'b':np.random.randint(0,2, size = (10)),
                    'c':np.random.randint(0,6, size = (10)),
                   'd': ['x', 'y']*5
                  })
df

---

使用++：

或

您还可以使用：

df[df.columns[df.isin([0,1]).all()]]

或：

输出：

   a  b
0  0  1
1  0  1
2  0  1
3  0  1
4  1  1
5  0  1
6  1  0
7  1  1
8  0  1
9  0  0

df[df.isin([0,1]).all(axis=1)]

获取列：

[*df.loc[:,df.isin([0,1]).all()].columns]
#['a', 'b']

要按行选择，只需执行以下操作：

   a  b
0  0  1
1  0  1
2  0  1
3  0  1
4  1  1
5  0  1
6  1  0
7  1  1
8  0  1
9  0  0

df[df.isin([0,1]).all(axis=1)]

你为什么不工作

---

您可以使用转置和求和，如下所示

df=pd.DataFrame（{'a'：{0:1,1:1,2:0,3:0,4:0,5:0,6:0,7:1,8:0,9:1}，
‘b’：{0:0,1:0,2:0,3:0,4:0,5:1,6:1,7:1,8:0,9:1}，
‘c’：{0:1，1:1，2:2，3:2，4:5，5:2，6:2，7:0，8:4，9:3}，
'd'：{0:'x'，
1：‘y’，
2:'x'，
3:‘y’，
4:'x'，
5:‘y’，
6:'x'，
7：‘y’，
8:'x'，
9:'y'}}）
##解决方案
df.T[df.sum（）=（df==1.sum（）].T

我收到以下错误：IndexingError：作为索引器提供的不可对齐的布尔序列（布尔序列的索引和索引对象的索引不匹配——对于第一个选项，第三个选项似乎返回我想要的列。谢谢。但是是什么导致我的原始代码失败？是的，您的代码工作正常，但是我想了解是什么导致我的原始代码失败。有什么想法吗？谢谢。我已经更新了解决方案，以了解w。）为什么会出现错误。

df[df.isin([0,1]).all(axis=1)]

print(mylist)
#['a', 'b', 'c', 'd']
mylist.index('a')
#returns 0
df[0]
#key error 0 because 0 not in list of columnas a,b,c,d...