数据框选择某些列支持值的行答案

【问题标题】：Dataframe select rows where certain columns are sup to value数据框选择某些列支持值的行
【发布时间】：2019-12-17 11:15:47
【问题描述】：

我正在尝试过滤数据框并仅保留列列表优于 50M 的行

  Name      USD  GPB        DNR
0 jsk        0    0         154156151
1 psg        0    5444      0
2 om         0    51541477  0
3 barca      0    0         0
4 real       0    93636     55115

我能做什么，但它只用一列过滤

df_sup50M = df_sup50M[df_sup50M.USD >= 5000000]

预期输出：

  Name      USD  GPB        DNR
0 jsk        0    0         154156151
1 om         0    51541477  0

【问题讨论】：

您告诉它只在一列上设置子集。如果您想对多个列进行子集化，请执行此操作。
@ifly6 因为当我尝试时：df_sup50M = df_sup50M[df_sup50M.USD >= 5000000 or df_sup50M.GPB >= 5000000] 我得到一个错误
语法是df[(df.col > blah) | (df.col1 > blah) | (df.col3 > blah)]，中间dfs依次执行每个子集命令，或者链接df.query(condition)语句

标签： python pandas dataframe filter

【解决方案1】：

#Mutiple or conditions
df = df[(df['USD'] >= 5000000) | (df['GPB'] >= 5000000) | (df['DNR'] >= 5000000)]

【讨论】：

如果您解释了您提供的代码如何回答问题，这将是一个更好的答案。
如果列是可变的，我该怎么做我只知道第一列是名称，应该比较其他列