基于两个条件在Pandas Python中选择数据框的行

Question

我有一个数据框，我想运行类似于以下代码：

subsetdf= df.loc[(df['Item_Desc'].str.contains('X')==True) or \
                 (df['Item_Desc'].str.contains('Y')==True ),:]

选择所有包含"X"或"Y"子字符串的Item Desc列的行。

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

运行时出现了错误。有什么帮助吗？

- wolfsatthedoor

Answer 1

使用|代替or。所以：

df.loc[(cond1) | (cond2), :]

or 运算符希望比较两个布尔值（或者两个求值为 True 或 False 的表达式）。但是 Series（或 numpy 数组）并不仅仅求值为 True 或 False，这种情况下我们希望对两个 Series 中的元素逐个进行比较。为此，可以使用称为“按位或”（|）的操作符。

Pandas 遵循 numpy 的惯例。有关详细信息，请参见 pandas 文档中的此处说明。

- joris

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你能告诉我这个的文档在哪里吗？这是Pandas的东西还是Python的东西？我找不到任何关于“|”的内容。 - wolfsatthedoor

@joris，很好的答案。有没有更一般的方法呢？例如，如果您有一个列名称列表，例如['d1'，'d2'，'d3' ...]，是否有一种方法指定一个通用条件以应用于所有列，并在任何匹配时包括行。在我的情况下，cols d1等要么是1要么是0，并且只想要具有其中一个cols d1等中的1的行。还有其他列，具有其他数据，例如文本，我不考虑此选择。 - Peter Coghill

不是通用解决方案，但在这种情况下，您可以执行类似于 (df[cols] == 1).any(axis=1) 的操作作为条件。 - joris

Answer 2

条件应该如下：

df.loc[(cond1) | (cond2)]

每个条件都必须用括号括起来。 括号优先级高于位运算符“OR”。 如果没有提供括号，也会出现相同的错误。

- Praveen Gupta Sanka