使用多维键 pandas 错误进行索引

Question

我有一个如下的数据框：

A   B  C  D  E
g1  1 -10 20 text1
g2  0  0  0  text2
g3  0  1  0  text3
g4  0  0  0  text4

我想过滤掉所有 'B'、'C'、'D' 值为 0 的 g2 和 g4

我试过了

df = df[df[['B','C','D']]==0] 返回与输入相同的输出，

df = df[df[['B','C','D']].all(axis=1)==0] 也返回与输入相同的输出，

df = df.loc[df[['B','C','D']].isin(['0'])] return 'Cannot index with multi-dimensional key.

预期的输出是，

A   B  C  D  E
g1  1 -10 20 text1
g3  0  1  0  text3

这里有什么错误？

提前致谢。

Answer 1

您第二次尝试时最接近。在使用 all 之前比较为零。然后通过~ 运算符取负数：

mask = (df[['B', 'C', 'D']] == 0).all(1)
df = df[~mask]

print(df)

    A  B   C   D      E
0  g1  1 -10  20  text1
2  g3  0   1   0  text3

要了解此逻辑的工作原理，请注意将数据帧与标量进行比较会返回布尔数据帧：

print(df[['B', 'C', 'D']] == 0)

       B      C      D
0  False  False  False
2   True  False   True

然后您可以通过pd.DataFrame.all 按维度 1 折叠。语法和方法是从 NumPy 数组功能中借用的。