python - 查找同时满足两个条件的行

Question

假设我有一个数据框:

<表类="s-表"><头>做<日>再 <日>米 发所以<正文>10福1005011栏752000正确595911错误012

我将如何找到“Do”和“Re”列中的值都等于 1 且“Fa”高于“So”的所有行？

我尝试了几种方法，但他们首先返回一个错误，提示歧义: df['both_1']=((df['Do'] > df['Re']) & (df['Mi'] == df['Fa'] == 1))

我也尝试将其分解为多个步骤，但我意识到最后一步将导致我同时引入 True 和 False 语句。我只想要 True。

    
    df['Do_1'] = df['Do'] == 1
    
    df['Re_1'] = df['Re'] == 1
    
    # This is where I realised I'm bringing in the False rows too
    df['both_1'] = (df['Do1'] == df['Re_1'])```

Answer 1

按位 AND 的另一个 & 链掩码:

df['both_1']= (df['Fa'] > df['So']) & (df['Do'] == 1) & (df['Re'] == 1)

print (df)
   Do  Re     Mi   Fa  So  both_1
0   1   0    Foo  100  50   False
1   1   1    Bar   75  20    True
2   0   0   True   59  59   False
3   1   1  False    0  12   False

或者，如果可能，列表中的多个列按子集 df[['Do', 'Re']] 过滤列，并通过 DataFrame.all 测试是否所有为真:

df['both_1']= (df['Fa'] > df['So']) & (df[['Do', 'Re']] == 1).all(axis=1)

如果需要过滤器使用boolean indexing :

df1 = df[(df['Fa'] > df['So']) & (df['Do'] == 1) & (df['Re'] == 1)]

对于第二种解决方案:

df1 = df[(df['Fa'] > df['So']) & (df[['Do', 'Re']] == 1).all(axis=1)]