基于PANDAS DataFrame中的多个条件填充行

Question

我想在满足一些条件时删除行：

一个示例数据帧如下：

        one       two     three      four
0 -0.225730 -1.376075  0.187749  0.763307
1  0.031392  0.752496 -1.504769 -1.247581
2 -0.442992 -0.323782 -0.710859 -0.502574
3 -0.948055 -0.224910 -1.337001  3.328741
4  1.879985 -0.968238  1.229118 -1.044477
5  0.440025 -0.809856 -0.336522  0.787792
6  1.499040  0.195022  0.387194  0.952725
7 -0.923592 -1.394025 -0.623201 -0.738013
8 -1.775043 -1.279997  0.194206 -1.176260
9 -0.602815  1.183396 -2.712422 -0.377118

我想根据以下条件删除行：

col的价值为“一个”，“两个”，

or

'三'大于0; col的col'四'的值应删除小于0。

然后我尝试实现如下： df = df[df.one > 0 or df.two > 0 or df.three > 0 and df.four < 1] ，但是，它会导致错误消息如下： ValueError: The truth value of an array with more than one element is ambiguous. Use a.any() or a.all()

有人可以帮助我如何根据多种条件删除？

由于我的原因对我而言并不清楚，

pandas

与位逻辑运算符和

|

the the the Boolean note note note nots

&

Answer 1

试图：

or

and

可以用来掉下行

最明显的方法是在情况下构建布尔掩码，通过其过滤索引，以获取一系列索引，以使用

df = df[(df.one > 0) | (df.two > 0) | (df.three > 0) & (df.four < 1)]

来掉落和删除这些索引。如果条件是：

col的价值为“一个”，“两个”，

or

'三'大于0; col的col'四'的值应删除小于0。

the以下工作。

drop

Answer 2

条件的第一部分，即可以用

drop()

：

来简单地写一点。

msk = (df['one'].gt(0) | df['two'].gt(0) | df['three'].gt(0)) & df['four'].lt(0)
idx_to_drop = df.index[msk]
df1 = df.drop(idx_to_drop)

将行的补充保留为降低 dreating/demoving/drops行是

保持行的倒数。因此，执行此任务的另一种方法是否定（

col 'one', 'two', or 'three' greater than 0

）布尔蒙版，以删除行并用它过滤dataframe。 .any(axis=1) msk = df[['one', 'two', 'three']].gt(0).any(axis=1) & df['four'].lt(0)

行保持

行

~

是一个非常可读的API，用于过滤行保持。它也“理解”

msk = df[['one', 'two', 'three']].gt(0).any(axis=1) & df['four'].lt(0)
df1 = df[~msk]

/

query()

等。因此，以下工作正常。

pd.DataFrame.query()

上述所有人都执行以下转换：

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