Python 如何通过多列过滤数据帧？

我试图基于两个逻辑语句在python中对pandas数据帧进行子集

i、 e

但是第3行的语法无效

---

是否有一种方法可以在一行中完成此操作？

您需要使用逻辑运算符

=

等于返回布尔值，

=

正在设置值

尝试：

---

您需要使用逻辑运算符

=

等于返回布尔值，

=

正在设置值

尝试：

---

免责声明：正如@jp_data_analysis和提到的，以下解决方案不是最好的解决方案，因为它使用链接索引。请参考Matt W.和AChampion溶液

>>> d = {'col1': [1, 2, 1], 'col2': [3, 4, 2]}
>>> df = pd.DataFrame(data=d)

>>> df[df.col1==1][df.col2==3]

   col1  col2
0     1     3

另一种单线解决方案

>>> d = {'col1': [1, 2, 1], 'col2': [3, 4, 2]}
>>> df = pd.DataFrame(data=d)

>>> df[df.col1==1][df.col2==3]

   col1  col2
0     1     3

---

我添加了第三行，分别是

'col1'=1

和

'col2'=2

，这样我们就可以有一个额外的否定测试用例。

免责声明：正如@jp_data_analysis所提到的，以下解决方案不是最好的，因为它使用了链式索引。请参考Matt W.和AChampion溶液

>>> d = {'col1': [1, 2, 1], 'col2': [3, 4, 2]}
>>> df = pd.DataFrame(data=d)

>>> df[df.col1==1][df.col2==3]

   col1  col2
0     1     3

另一种单线解决方案

>>> d = {'col1': [1, 2, 1], 'col2': [3, 4, 2]}
>>> df = pd.DataFrame(data=d)

>>> df[df.col1==1][df.col2==3]

   col1  col2
0     1     3

---

我已经添加了第三行，带有

'col1'=1

和

'col2'=2

，因此我们可以有一个额外的阴性测试用例。

您需要在每个表达式周围添加

（）

，否则会出现相同的错误。还要注意按位

&

与逻辑

和

运算符的使用。您需要在每个表达式周围添加

（）

，否则会出现相同的错误。另请注意按位

&

与逻辑

和

运算符的使用。您混淆了赋值

=

和比较

=

。此问题重复。您混淆了作业

=

和比较

=

。此问题重复。普遍不鼓励使用向下投票链式索引，请参阅以了解原因。您是对的@jp_data_analysis。我已将此信息添加到原始答案中。普遍不建议使用向下投票链接索引，请参阅以了解原因。您是对的@jp_data_analysis。我已将此信息添加到原始答案中。