我正在尝试根据两个逻辑语句在 python 中对 pandas DataFrame 进行子集化
即
d = {'col1': [1, 2], 'col2': [3, 4]}
df = pd.DataFrame(data=d)
df[df.col1 = 1 and df.col2 = 3]
但我在第 3 行收到无效语法。
有没有办法在一行中做到这一点？
【问题讨论】：
=和比较==。
免责声明： 正如@jp_data_analysis 和pandas docs 所提到的，以下解决方案不是最好的，因为它使用了链式索引。请参考 Matt W. 和 AChampion 的解决方案。
另一种单线解决方案。
>>> d = {'col1': [1, 2, 1], 'col2': [3, 4, 2]}
>>> df = pd.DataFrame(data=d)
>>> df[df.col1==1][df.col2==3]
col1 col2
0 1 3
我添加了第三行，'col1'=1 和 'col2'=2，所以我们可以有一个额外的否定测试用例。
【讨论】：
您需要使用逻辑运算符。 == 等于返回布尔值，= 正在设置一个值。
试试：
df[(df.col1 == 1) & (df.col2 == 3)]
【讨论】：
()，否则会出现相同的错误。还要注意按位 & 与逻辑 and 运算符的使用。