基于python中的两个条件选择数据帧的行

我有一个df，我想运行类似于：

subsetdf= df.loc[(df['Item_Desc'].str.contains('X')==True) or \
                 (df['Item_Desc'].str.contains('Y')==True ),:]

它选择所有具有“X”或“Y”子字符串的项描述列的行

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当我运行它时，我得到了错误。有什么帮助吗？

用

|

代替

或
。因此：

df.loc[(cond1) | (cond2), :]

或
运算符希望比较两个布尔值（或两个计算结果为True或False的表达式）。但是序列（或numpy数组）的计算结果并不是简单的True或False，在本例中，我们希望从元素角度对这两个序列进行比较。为此，您可以使用名为“按位或”的
|

熊猫在这里遵循着努比习俗。请参见熊猫文档中的说明。
条件应如下所示

df.loc[(cond1) | (cond2)]

每个条件也必须用括号括起来。括号的优先级高于按位“或”运算符。如果没有提供括号，也会出现同样的错误
您介意为我指出这方面的文档吗？这是熊猫还是蟒蛇？我找不到关于“|”的任何信息@joris，回答得好。有没有更一般的方法？e、 g.如果您有一个列名列表，例如，
['d1'、'd2'、'd3'…]
是否有一种方法指定一个通用条件以应用于所有列，并在其中任何列匹配时包含该行。在我的例子中，cols d1等有1或0，并且在任何一个cols d1等中只需要带1的行。还有其他col，还有其他数据，例如文本，我不考虑这个选择，这不是一般的解决方案，但在这种情况下，您可以做类似于
（df[cols]==1）的事情。任何（axis=1）
用作条件。
df.loc[(cond1) | (cond2)]