在熊猫中按多个条件选择数据框行答案

【问题标题】：Selecting dataframe rows by muliple conditions in pandas在熊猫中按多个条件选择数据框行
【发布时间】：2020-12-28 04:55:02
【问题描述】：

我可以根据某些条件从 pandas df 中选择行：

    cardio = df[df.indications == 'Cardiovascular / cardiology']
    end_aug = '2020-08-31'
    start_aug = '2020-08-01'

    mask = (df['date']>start_aug) & (df['date']<=end_aug)
    df = df.loc[mask,df['indications']]

但我还想使用“cardio”变量来缩小我在 ['indications'] 列中的选择范围，例如：

    df = df.loc[mask,df['indications']== 'Neoplasms / cancer / oncology']

但是上面的代码返回了一个错误：IndexingError: Unalignable boolean Series provided as indexer（boolean Series的索引和索引对象的索引不匹配）。

在我的情况下，如何使用“cardio”变量来使用面具和其他选择？

【问题讨论】：

df.loc[mask&(df['indications']== 'Neoplasms / cancer / oncology')]?
@henry 谢谢。它返回一个空数据框，并且：FutureWarning: elementwise comparison failed;而是返回标量，但将来会执行元素比较
@henry 抱歉，它有效！我忘了一个括号。

标签： python pandas multipleselection

【解决方案1】：

另一种解决方案：

searchfor = ['Neoplasms', 'cancer', 'oncology']
df = df[df['indications'].str.contains('|'.join(searchfor))]

【讨论】：

谢谢。 .contains 的搜索列表是否区分大小写？
是的。最好全部改成小写：df.str.lower()