Python 熊猫：选择行-基于列表-带重复行标签的DF

与此类似但不相同：

我有两个dfs：

df1 = pd.DataFrame({'total': [25, 45, 75, 36, 45]}, 
                   index=['base', 'c', 'd', 'base', 'e'])
      total
base     25
c        45
d        75
base     36
e        45

df2 = pd.DataFrame({'type': ['rc', 'rc', 'c%', 'c%', 'pp%']}, 
                    index=['base', 'c', 'd', 'base', 'e'])

     type
base   rc
c      rc
d      c%
base   c%
e      pp%

我想从df1中获取df2中值为“c%”和/或“pp%”的行

这就是我的做法

keep = df2[df2['type'].isin(['c%', 'pp%'])].index
Index([u'd', u'base', u'e'], dtype='object')

df1.loc[keep]
      total
d        75
base     25
base     36
e        45

“base 25”不应该在那里，但因为我使用了标签，所以我理解它为什么在那里

预期结果：

      total
d        75
base     36
e        45

---

如何更改代码以处理此问题

这就是你想要的吗

In [9]:

(df2['type'] == 'c%') | (df2['type'] == 'pp%')
Out[9]:
base    False
c       False
d        True
base     True
e        True
Name: type, dtype: bool

In [8]:
df1[(df2['type'] == 'c%') | (df2['type'] == 'pp%')]
Out[8]:
     total
d      75
base   36
e      45

In [54]: df1[['total']][df2['bool']=='True']
Out[54]: 
      total
d        75
base     36
e        45

---

重置索引怎么样？由于筛选可能不基于布尔值。是否要基于

true

或

false

值或基于

索引进行切片。抱歉，正确和错误只是一个例子，更容易解释。你提到的
我想从df1中的df2中获得“正确”的行，实际上我无法理解你的问题我已经更新了我的问题，希望能更清楚一点。使用真与假不是一个好主意。