如何使用 loc() 基于 Python 中具有特定值的多个列对 DataFrame 进行子集化？

Question

如果我想创建一个DataFrame的子集，基于一个指定列可以有多个指定值的条件，我可以这样做：

df = df.loc[df[column_name].isin(list_of_acceptable_values)]

如果我有一个列名列表，那么根据条件创建 DataFrame 子集的最佳方法是什么，该条件检查这些列是否包含特定值。例如，列名列表为：

['column_1', 'column_2', 'column_3']

我想创建一个新的 DataFrame，它只有初始数据框中的行，其中 column_1、column_2 或 column_3 中包含 0

Answer 1

您可以将感兴趣的列名列表传递给子集，然后与0 进行比较并使用any(axis=1) 测试一行的任何col 值：

In [9]:
df = pd.DataFrame({'a':[1,1,1,0],'b':[1,1,1,1],'c':[1,0,1,1]})
df

Out[9]:
   a  b  c
0  1  1  1
1  1  1  0
2  1  1  1
3  0  1  1

In [10]:
df[(df[['a','c']]==0).any(axis=1)]

Out[10]:
   a  b  c
1  1  1  0
3  0  1  1

如果您有预定义的列表，则无需再次使用方括号括起来：

In [12]:
col_list = ['a','c']
df[(df[col_list]==0).any(axis=1)]

Out[12]:
   a  b  c
1  1  1  0
3  0  1  1