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问用多种标准过滤Python中的数据(熊猫)
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Stack Overflow用户

提问于 2022-11-01 15:38:38

回答 1查看 30关注 0票数 0

我有一个问题，过滤我的数据通过多个标准。我没有问题，过滤一个标准(字符串)。

我有一个excel表格，大约有15列。首先，通过使用以下代码，我通过特定的列过滤了我的数据，比如column2、column4、column5和column11：

df_name_filtered_columns = df_srm[["column2","column4","column5","column11"]]

然后，我需要进一步过滤这个数据。

column2包含特定城市，我希望它只显示其中两个城市，其中
column5包含作业，我只想显示两个作业--还有
column11连体--一些浮点数，我希望它只显示大于0.

的城市。

我试着用下面的代码应用这些过滤器，但是它不起作用。

df_srm_final = df_name_filtered_columns[df_name_filtered_columns["column2"].srt.contains("city1") |
                                          df_name_filtered_columns["column2"].srt.contains("city4") |
                                          df_name_filtered_columns["column5"].srt.contains("job3") |
                                          df_name_filtered_columns["column5"].srt.contains("job9") |
                                          df_name_filtered_columns["column11"] > 0]

我怎样才能得到我的结果？

python

pandas

回答 1

Stack Overflow用户

发布于 2022-11-01 15:55:58

你必须明智地使用和和或条件。在这里，您可以使用以下内容

df_srm_final = df_name_filtered_columns[(((df_name_filtered_columns["column2"] == "city1") |
                                          (df_name_filtered_columns["column2"] == "city4") ) 
                                         &
                                          ((df_name_filtered_columns["column5"] == "job3") |
                                           (df_name_filtered_columns["column5"] == "job9") )
                                         &
                                          (df_name_filtered_columns["column11"] > 0))]

票数 0

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/74278311

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