Pandas多个条件(AND,OR,NOT)中提取行
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如何提取（选择）行
通过AND，OR，NOT多个条件提取（选择）行的代码-示例
3个以上条件的运算符的优先级
使用Pandas从多个条件（AND，OR，NOT）中提取行的方法。
有以下2点需要注意：
＆，|，〜的使用（and、or、not的错误）
使用比较运算符时，请将每个条件括在括号中。
以下数据为例。
import pandas as pd
df = pd.read_csv('./data/09/sample_pandas_normal.csv')
print(df)
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 1 Bob 42 CA 92
# 2 Charlie 18 CA 70
# 3 Dave 68 TX 70
# 4 Ellen 24 CA 88
# 5 Frank 30 NY 57
本例是使用pandas.DataFrame，但pandas.Series也同样适用。
如何提取（选择）行首先，展示如何从pandas.DataFrame中提取（选择）行以获得新的pandas.DataFrame。
使用布尔列表（数组）或pandas.Series，只能提取（选择）True行。
mask = [True, False, True, False, True, False]
df_mask = df[mask]
print(df_mask)
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 2 Charlie 18 CA 70
# 4 Ellen 24 CA 88
通过AND，OR，NOT多个条件提取（选择）行的代码-示例
具有两个条件值的pandas.Series，可以使用＆获得如下结果。在这里，为了便于说明，将==和〜用作二个条件，但是仅使用！=也是可以。
print(df['age'] < 35)
# 0 True
# 1 False
# 2 True
# 3 False
# 4 True
# 5 True
# Name: age, dtype: bool
print(~(df['state'] == 'NY'))
# 0 False
# 1 True
# 2 True
# 3 True
# 4 True
# 5 False
# Name: state, dtype: bool
print((df['age'] < 35) & ~(df['state'] == 'NY'))
# 0 False
# 1 False
# 2 True
# 3 False
# 4 True
# 5 False
# dtype: bool
仅提取（选择）True行。
df_and = df[(df['age'] < 35) & ~(df['state'] == 'NY')]
print(df_and)
# name age state point
# 2 Charlie 18 CA 70
# 4 Ellen 24 CA 88
对于OR也是如此。使用|。
print((df['age'] < 20) | (df['point'] > 90))
# 0 False
# 1 True
# 2 True
# 3 False
# 4 False
# 5 False
# dtype: bool
df_or = df[(df['age'] < 20) | (df['point'] > 90)]
print(df_or)
# name age state point
# 1 Bob 42 CA 92
# 2 Charlie 18 CA 70
3个以上条件的运算符的优先级
运算符的优先级是NOT（〜），AND（＆），OR（|）。因此，结果因顺序而异。
df_multi_1 = df[(df['age'] < 35) | ~(df['state'] == 'NY') & (df['point'] < 75)]
print(df_multi_1)
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 2 Charlie 18 CA 70
# 3 Dave 68 TX 70
# 4 Ellen 24 CA 88
# 5 Frank 30 NY 57
df_multi_2 = df[(df['age'] < 35) & (df['point'] < 75) | ~(df['state'] == 'NY')]
print(df_multi_2)
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 1 Bob 42 CA 92
# 2 Charlie 18 CA 70
# 3 Dave 68 TX 70
# 4 Ellen 24 CA 88
# 5 Frank 30 NY 57
将每个组括在括号中比较安全。
df_multi_3 = df[((df['age'] < 35) | ~(df['state'] == 'NY')) & (df['point'] < 75)]
print(df_multi_3)
# name age state point
# 0 Alice 24 NY 64
# 2 Charlie 18 CA 70
# 3 Dave 68 TX 70
# 5 Frank 30 NY 57
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