Python 在同一列中筛选多个字符串条件下的行

我想在多个条件下过滤数据帧。假设我有一个名为“detail”的列，我想得到一个数据帧，其中“detail”列值与以下值匹配：

detail = unidecode.unidecode(str(row['detail']).lower())

现在我将所有

detail

行都解码为小写，然后我想提取以一些子字符串开头的行，如：

detail.startswith（'bomb'））

最后还要取另一个整数列等于100的行

我尝试过这样做，但显然不起作用：

llista_dfs['df_bombes'] = df_filtratge[df_filtratge['detail'].str.lower().startswith('bomb') or df_filtratge['family']==100]

上面这一行是我想要执行的，但我不确定哪种语法能够在一行代码中实现这一点（如果可能的话）

这是代码应该做的一个示例：

初始表格：

    detail            family
0   bòmba             90
1   boMbá             87
2   someword          100
3   someotherword     65
4   Bombá             90

    detail             family
0   bòmba              90
1   boMbá              87
2   someword           100
4   Bombá              90

结果表：

    detail            family
0   bòmba             90
1   boMbá             87
2   someword          100
3   someotherword     65
4   Bombá             90

    detail             family
0   bòmba              90
1   boMbá              87
2   someword           100
4   Bombá              90

---

实际上@user3483203的评论是正确的解决方案，因为您使用

&

和

|

而不是

和
和
或
。在任何情况下，如果您想摆脱
unidecode
，您可以使用以下解决方案：

将熊猫作为pd导入
txt=“”0 bòmba 90
1.87
2个字100
换个词65
4.90英寸
df=[列表（过滤器（λx:x！=''，t.split（''））[1:]
对于txt.split中的t（“\n”）]
df=pd.DataFrame（df，列=[“详细信息”，“系列]）
df[“family”]=df[“family”].astype（int）
cond1=df[“细节”].str.normalize（'NFKD'）\
.str.encode（'ascii'，errors='ignore'）\
.str.decode（'utf-8'）\
.str.lower（）\
.str.startswith（'bomba'）
cond2=df[“系列”]==100
df[cond1 | cond2]
使用按位或：
|
根据您的条件，您的代码看起来很好。您可以避免使用
unidecode
谢谢您的回复，我可以问一下为什么在每次str调用结束时都使用反斜杠（\）吗？只是说在下一行中仍然有应用的方法。当有一个新点时，您可能会使用。我用它来满足每行79个字符的惯例。另外，依我看，它更容易阅读/理解。