Python 使用查询选择所有列满足条件的位置

假设我有一个由几列组成的熊猫数据框。我想选择数据帧的子集，其中所有列都在两个值

min

和

max

之间

我怎样才能用它来做这件事？是否需要在表达式中逐个指定每个列名，例如：

df.query('(A<{max} & A>{min}) & (B{min} & B{max}) & (C{min} & C{max})'.format(min,max))

df.query（‘（A{min}）&（B{min}&B{max}）&（C{min}&C{max}）’.format（min，max））

---

除了查询，我还有什么其他选择？可能是在直接满足条件的索引中工作？

我不确定您为什么认为需要在这里进行

query

。但是如果你想这样做，你可以。您已经在使用该

format

语句动态构建查询字符串；你只需要加入一个团队，让它更有活力。例如：

qs = ' & '.join('{col}<{max} & {col}>{min}'.format(col, min, max)
                for col in df.columns)
df.query(qs)

qs='&'.join（'{col}{min}'。格式（col，min，max）
对于df.列中的列）
测向查询（qs）

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我个人会按照@DSM建议的方式来做。除非您出于某种原因确实需要查询字符串（可能是打印出来的？），否则构建字符串以将其作为表达式进行求值，而不是构建表达式，通常是错误的答案。

对于您的用例，我会采用非查询方式，构建一个布尔框架，然后调用

。all

方法：

>>> minval, maxval = 20, 80
>>> df = pd.DataFrame(np.random.randint(0, 100, (20,6)))
>>> df[((df > minval) & (df < maxval)).all(axis=1)]
     0   1   2   3   4   5
2   74  30  30  76  31  66
10  49  39  71  43  30  50

>最小值，最大值=20,80
>>>df=pd.DataFrame（np.random.randint（01100，（20,6）））
>>>df[（（df>minval）和（df

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我认为手动构造扩展的

查询的好处不值得。
因为你的问题很有价值，答案必须非常模糊。向我们展示使用
query
一个接一个地指定每个列名（以及使用示例数据）您将要编写的内容，希望有人能向您展示如何编写它而不必这样做。