Pandas多个条件中怎么提取行

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使用Pandas从多个条件（AND，OR，NOT）中提取行的方法。

有以下2点需要注意：

• ＆，|，〜的使用（and、or、not的错误）

• 使用比较运算符时，请将每个条件括在括号中。

以下数据为例。

import pandas as pddf = pd.read_csv('./data/09/sample_pandas_normal.csv')print(df)#       name  age state  point# 0    Alice   24    NY     64# 1      Bob   42    CA     92# 2  Charlie   18    CA     70# 3     Dave   68    TX     70# 4    Ellen   24    CA     88# 5    Frank   30    NY     57

本例是使用pandas.DataFrame，但pandas.Series也同样适用。

如何提取（选择）行

首先，展示如何从pandas.DataFrame中提取（选择）行以获得新的pandas.DataFrame。

使用布尔列表（数组）或pandas.Series，只能提取（选择）True行。

mask = [True, False, True, False, True, False]df_mask = df[mask]print(df_mask)#       name  age state  point# 0    Alice   24    NY     64# 2  Charlie   18    CA     70# 4    Ellen   24    CA     88

通过AND，OR，NOT多个条件提取（选择）行的代码-示例

具有两个条件值的pandas.Series，可以使用＆获得如下结果。在这里，为了便于说明，将==和〜用作二个条件，但是仅使用！=也是可以。

print(df['age'] < 35)# 0     True# 1    False# 2     True# 3    False# 4     True# 5     True# Name: age, dtype: boolprint(~(df['state'] == 'NY'))# 0    False# 1     True# 2     True# 3     True# 4     True# 5    False# Name: state, dtype: boolprint((df['age'] < 35) & ~(df['state'] == 'NY'))# 0    False# 1    False# 2     True# 3    False# 4     True# 5    False# dtype: bool

仅提取（选择）True行。

df_and = df[(df['age'] < 35) & ~(df['state'] == 'NY')]print(df_and)#       name  age state  point# 2  Charlie   18    CA     70# 4    Ellen   24    CA     88

对于OR也是如此。使用|。

print((df['age'] < 20) | (df['point'] > 90))# 0    False# 1     True# 2     True# 3    False# 4    False# 5    False# dtype: booldf_or = df[(df['age'] < 20) | (df['point'] > 90)]print(df_or)#       name  age state  point# 1      Bob   42    CA     92# 2  Charlie   18    CA     70

3个以上条件的运算符的优先级

运算符的优先级是NOT（〜），AND（＆），OR（|）。因此，结果因顺序而异。

df_multi_1 = df[(df['age'] < 35) | ~(df['state'] == 'NY') & (df['point'] < 75)]print(df_multi_1)#       name  age state  point# 0    Alice   24    NY     64# 2  Charlie   18    CA     70# 3     Dave   68    TX     70# 4    Ellen   24    CA     88# 5    Frank   30    NY     57df_multi_2 = df[(df['age'] < 35) & (df['point'] < 75) | ~(df['state'] == 'NY')]print(df_multi_2)#       name  age state  point# 0    Alice   24    NY     64# 1      Bob   42    CA     92# 2  Charlie   18    CA     70# 3     Dave   68    TX     70# 4    Ellen   24    CA     88# 5    Frank   30    NY     57

将每个组括在括号中比较安全。

df_multi_3 = df[((df['age'] < 35) | ~(df['state'] == 'NY')) & (df['point'] < 75)]print(df_multi_3)#       name  age state  point# 0    Alice   24    NY     64# 2  Charlie   18    CA     70# 3     Dave   68    TX     70# 5    Frank   30    NY     57

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