Python 熊猫：多列上的布尔索引

我有一个数据框，如下所示

In [23]: data2 = [{'a': 'x', 'b': 'y','c':'q'}, {'a': 'x', 'b': 'p', 'c': 'q'}, {'a':'p', 'b':'q'},{'a':'q', 'b':'y','c':'q'}]
In [26]: df = pd.DataFrame(data2)
In [27]: df
Out[27]: 
   a  b    c
0  x  y    q
1  x  p    q
2  p  q  NaN
3  q  y    q

我想做布尔索引来过滤掉包含x或y的列。这是我正在做的

In [29]: df[df['a'].isin(['x','y']) | (df['b'].isin(['x','y']))]
Out[29]: 
   a  b  c
0  x  y  q
1  x  p  q
3  q  y  q

但我有50多列，我需要检查，检查每一列似乎不是很pythonic。 我试过了

In [30]: df[df[['a','b']].isin(['x','y'])]

但是输出不是我所期望的，我得到了下面的结果

Out[30]: 
     a    b    c
0    x    y  NaN
1    x  NaN  NaN
2  NaN  NaN  NaN
3  NaN    y  NaN

我可以删除所有为NaN的行，但其余的行中缺少值

例如，在第0行的列中，c是NaN，但我需要该值

---

有什么建议吗？

您可以将df与“x”和“y”进行比较，然后进行逻辑or运算，以查找带有“x”或“y”的行。然后使用布尔数组作为索引来选择这些行

df.loc[(df.eq('x') | df.eq('y')).any(1)]
Out[68]: 
   a  b  c
0  x  y  q
1  x  p  q
3  q  y  q

---

您可以将df与“x”和“y”进行比较，然后执行逻辑or以查找具有“x”或“y”的行。然后使用布尔数组作为索引来选择这些行

df.loc[(df.eq('x') | df.eq('y')).any(1)]
Out[68]: 
   a  b  c
0  x  y  q
1  x  p  q
3  q  y  q

这项工作：

df.loc[df.apply(lambda x: 'x' in list(x) or 'y' in list(x), axis=1)]

   a  b  c
0  x  y  q
1  x  p  q
3  q  y  q

这项工作：

df.loc[df.apply(lambda x: 'x' in list(x) or 'y' in list(x), axis=1)]

   a  b  c
0  x  y  q
1  x  p  q
3  q  y  q