使用多个布尔列过滤pandas数据框

In [82]: d
Out[82]:
A B C D
0 John Doe 45 True False
1 Jane Smith 32 False False
2 Alan Holmes 55 False True
3 Eric Lamar 29 True True

解决方案1：

In [83]: d.loc[d.C | d.D]Out[83]:  A   B      C      D0     John Doe  45   True  False2  Alan Holmes  55  False   True3   Eric Lamar  29   True   True

解决方案2：

In [94]: d[d[['C','D']].any(1)]Out[94]:  A   B      C      D0     John Doe  45   True  False2  Alan Holmes  55  False   True3   Eric Lamar  29   True   True

解决方案3：

In [95]: d.query("C or D")Out[95]:  A   B      C      D0     John Doe  45   True  False2  Alan Holmes  55  False   True3   Eric Lamar  29   True   True

PS：如果您将解决方案更改为：

df[(df['C']==True) | (df['D']==True)]

它也会工作

熊猫文档-布尔索引

[为什么我们不应该使用“ PEP投诉”

df["col_name"] is True

代替

df"col_name"] ==True

？

In [11]: df = pd.Dataframe({"col":[True, True, True]})In [12]: dfOut[12]:    col0  True1  True2  TrueIn [13]: df["col"] is TrueOut[13]: False    # <----- oops, that's not exactly what we wanted