Python 如何筛选具有相同条件的多个列？

我正在尝试操作一个包含8列和263000行的数据帧

以下是我的DF的外观：

ID1          ID2         dN          dS          t           Label_ID1   Label_ID2   Group
QJY77946     NP_073551   0.0241      0.1402      0.1479      229E-CoV    229E-CoV    Intra
QJY77954     NP_073551   0.0119      0.0912      0.0870      229E-CoV    229E-CoV    Intra
QJY77954     QJY77946    0.0119      0.0439      0.0566      229E-CoV    229E-CoV    Intra
QJY77962     NP_073551   0.0119      0.0912      0.0870      229E-CoV    229E-CoV    Intra
QJY77962     QJY77946    0.0119      0.0439      0.0566      229E-CoV    229E-CoV    Intra

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我的目标是过滤所有值将列“dS”的数据类型更改为浮动，如下所示：

df_1_S['dS']=df_1_S['dS'].astype（float）

您收到的错误可能是因为“dS”列的类型为注释中提到的“object”

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您的代码应该可以很好地处理此更改。

您可以发布

df_1_S.dtypes

？ID1对象的输出吗；ID2对象；dn64；dS对象；t=64；标记ID1对象；标记ID2对象；群体客体；数据类型：对象；你觉得怎么样？我明白了。错误可能是因为“dS”是一个对象。我已经发布了一个解决方案，请让我知道它是否有效！谢谢你的帮助！

df_1_S = pd.read_csv("S_YN00.csv",sep="\t", names=['ID1',"ID2","dN","dS","t","Label_ID1","Label_ID2","Group"])

S_greather_than = (df_1_S["dN"] < 6)

df_1_S.loc[S_greather_than]

S_greather_than = (df_1_S["dN"] < 6) & (df_1_S["dS"] < 6) & (df_1_S["t"] < 6)

df_1_S.loc[S_greather_than] 

different method: using or ( | ) 

S_greather_than = ((df_1_S["dN"] < 6) | (df_1_S["dS"] < 5) | (df_1_S["t"] < 6))

df_1_S.loc[S_greather_than] 

TypeError: '<' not supported between instances of 'str' and 'int'