基于多个函数从数据框中选择行[重复]答案

【问题标题】：Choosing rows from a dataframe based on multiple functions [duplicate]基于多个函数从数据框中选择行[重复]
【发布时间】：2020-03-04 04:37:35
【问题描述】：

我有一个带有“A”列的数据框 df。如何根据多个条件选择 df 的子集。我正在尝试：

train.loc[(train["A"] != 2) or (train["A"] != 10)]

or 运算符似乎不起作用。我怎样才能解决这个问题？我得到了错误：

ValueError                                Traceback (most recent call last)
<ipython-input-30-e949fa2bb478> in <module>
----> 1 sub_train.loc[(sub_train["primary_use"] != 2) or (sub_train["primary_use"] != 10), "year_built"]

/opt/conda/lib/python3.6/site-packages/pandas/core/generic.py in __nonzero__(self)
   1553             "The truth value of a {0} is ambiguous. "
   1554             "Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().".format(
-> 1555                 self.__class__.__name__
   1556             )
   1557         )

ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

【问题讨论】：

标签： python pandas

【解决方案1】：

使用| 表示按位OR 或& 表示按位AND，也不需要loc：

#filter 2 or 10
train[(train["A"] == 2) | (train["A"] == 10)]
#filter not 2 and not 10
train[(train["A"] != 2) & (train["A"] != 10)]

如果还想选择一些列，那么是必要的：

train.loc[(train["A"] == 2) | (train["A"] == 10), 'B']

【讨论】：

这个面具不会过滤任何东西。我想他想要&..

【解决方案2】：

你需要 | 而不是 OR 来对 Series 进行逻辑处理：

train.loc[(train["A"] != 2) | (train["A"] != 10)]

不用担心括号，请使用Series.ne。 loc这里如果不想选择特定列原则上是不需要的：

train[train["A"].ne(2) | train["A"].ne(10)]

但我认为你的逻辑是错误的，因为这个面具没有过滤如果值为 2，则不会被过滤，因为它与 10 不同，反之亦然。我想你想要Series.isin + ~:

train[~train["A"].isin([2,10])]

或&

train[train["A"].ne(2) & train["A"].ne(10)]

【讨论】：