Python 按索引选择和按布尔掩码过滤

我有以下数据帧

import pandas as pd

test = pd.DataFrame()
test['1'] = [12,23,34, 45]
test['blah'] = ['a', 'b', 'c', 'e']
test['a'] = [None, 1, 1, None]

我希望能够使用布尔掩码过滤和索引（我在其他地方定义）对此进行选择，例如

如何将它们结合使用？我要选择的内容（从索引2,4）

我试过了，但熊猫不知道如何将索引和布尔掩码一起使用

test[test.loc[ind,:] & test['a'] == 1] # Don't work

您可以这样做：

test.loc[(test.index.isin(ind)) & (test['a'] == 1)]

输出：

    1 blah    a
2  34    c  1.0

您可以使用：

还有一种方法：

test.loc[ind & test.index.where(test['a'] == 1)]

    1 blah    a
2  34    c  1.0

arr = np.intersect1d(test.index[test['a'].eq(1)], ind)
#alternative arr = set(test.index[test['a'].eq(1)]).intersection(ind) 

print(test.loc[arr, :])
    1 blah    a
2  34    c  1.0

test.loc[ind & test.index.where(test['a'] == 1)]