在 python 熊猫上使用 np.where 放置多个条件？

Question

我有以下数据框：

load = pd.DataFrame({'A':list('abcdef'),

                   'B':[4,5,4,5,5,4],

                   'C':[7,8,9,4,2,0],

                   'D':[1,3,5,4,2,0],

                   'E':[5,3,6,9,2,4],

                   'F':list('aaabbb')})

我需要检查条件满足的b>c位置c=d和c,d!=0条件，我需要将 True else 设为 False。

输出

False

False

False

True

True

False

Answer 1

您可以使用np.logical_and.reduce布尔系列元组：m1 = load['B'] > load['C']m2 = load['C'] == load['D']m3 = load['C'] != 0m4 = load['D'] != 0res = load[np.logical_and.reduce((m1, m2, m3, m4))]print(res)   A  B  C  D  E  F3  d  5  4  4  9  b4  e  5  2  2  2  b