有没有办法在Python中对数据帧进行多重筛选？

正在寻找一些方法，通过几个标准过滤我的数据帧（例如，数据帧：

id  Arrest  Shift_num  Description
0   True    20         Weapon
1   False   25         unarmed
2   True    30         Weapon 

我想通过以下方式获得DF： Description==武器和

shift_num>=25

和

逮捕==True

（例如）

经过几次尝试，这是我的方式，但我认为它可以比这更好：

arrest=(df.Arrest == True)
shift=(df.Shift_num >= 25)
weap= (df['Description'] == 'weapon')

print(df[arrest & shift & weap])

提前感谢：）

您可以尝试切片：

df = pd.DataFrame({'Arrest':[True,False,True],'Shift_num':[20,25,30],'Description':['Weapon','unarmed','Weapon']})

df.loc[(df['Description'] == 'Weapon') & (df['Shift_num'] > 25) & (df['Arrest'] == True)]

您可以使用（额外的好处：它使用了非常优化的

numexpr

）：

输出：

   Arrest  Shift_num Description
2    True         30      Weapon

一些注意事项：

• 不要忘记“引用”字符串
• 可以使用的变量名来自数据帧范围（无需使用

  df

  作为前缀）
• 如果不想被捕，请使用

  ~逮捕

• 您可以使用

  @

  引用范围中的变量（即不在df中）

---

我鼓励你阅读。

你的作品。这是一个单班轮，可能会稍微更有效。由于

逮捕

是一个布尔字段，因此可以直接对其求值，而不是使用

==True

In [5]: df[(df.Description == 'Weapon') & (df.Shift_num >= 25) & (df.Arrest)] 
Out[5]: 
   id  Arrest  Shift_num Description
2   2    True         30      Weapon

---

df[df['restart'].eq（True）&df['Shift_num'].ge（25）&df['Description'].eq（武器）]

我觉得你的解决方案不错。你的解决方案通常是在熊猫中完成的。一次应用所有三个掩码可能比将每个掩码存储为变量要好一些。请参阅文档中的布尔索引：太棒了，非常感谢：））谢谢it@MaxBoyar不客气！如果答案解决了你的问题，请随意接受。谢谢，为我工作，谢谢：）

In [5]: df[(df.Description == 'Weapon') & (df.Shift_num >= 25) & (df.Arrest)] 
Out[5]: 
   id  Arrest  Shift_num Description
2   2    True         30      Weapon