熊猫（python）中是否有用于在两个条件下过滤数据的功能？答案

【问题标题】：Is there a function in pandas (python) for filtering data on two conditions?熊猫（python）中是否有用于在两个条件下过滤数据的功能？
【发布时间】：2021-10-03 22:38:11
【问题描述】：

我有一个类似于上述矩阵的 excel 文件。

有两个三列，分别是：ID、Object和AE。

我想先创建一个新列，仅复制 Object 列的前两个字母（例如，V2、V3 等）并将它们放入名为 Object1。

其次，我想看看对于新创建的列 Object1 中的任何 V2 值，是否有 AE 的值。如果是这样，我想得到这样的记录。下面给出了一个示例矩阵：

【问题讨论】：

我认为你可以这样做new_df = df[df['Object'].str.startswith('V2')]。或者，如果您只想要 AE 列中带有“是”的那些，您可以使用 new_df = df[df['Object'].str.startswith('V2') & (df['AE']=='Yes')]。
像Efficient way to apply multiple filters to pandas DataFrame or Series这样的任何东西？
@MatthiasFripp。您的代码无法运行，因为它匹配 V20、V21、V30、...
@Corralien，问题似乎是说他们想匹配Object 列的前两个字符，我的就是这样。如果这是错误的，发帖人应该澄清这个问题。目前还不清楚他们想要在 AE 列（如果有的话）中测试什么条件，以及他们是真的想要 Object1 列还是只是想用它来测试（不在示例输出中）。
@MatthiasFripp，在我的实际情况下，Object 值只能达到 V15，这样代码对我来说工作得非常好。非常感谢。也谢谢大家:)

标签： python excel pandas

【解决方案1】：

您的问题应该更清楚。下面这段代码是否给了你想要的结果？

df.loc[(df['Object'].str.extract('^(V\d+)').isin(['V2', 'V3']).any(axis=1))
       & (df['AE'] == 'Yes')]

【讨论】：