Python中如何筛选DataFrame里Boolean变量为True的行？

给定的Given_DF如下：

ID    A     B
0    123   True
1    456   False
2    789   False
3    132   True
4    465   False

期望得到仅包含ID为0和3的两行DataFrame。

尝试了两种方法但未成功：

1. 将B列作为筛选条件：

Desired = Given_DF["B"].isin(True)  

2. 对变量B建立索引并使用loc筛选True的记录：

prep.sort_index(level=["B"])
Desired = prep.loc["True"]

可行的解决方法 #

方法1：直接布尔索引 #

利用B列本身的布尔值直接筛选，这是最简洁高效的方式：

Desired = Given_DF[Given_DF["B"]]

方法2：使用loc筛选 #

loc支持布尔索引，语义更清晰，适合需要同时筛选行和列的场景：

Desired = Given_DF.loc[Given_DF["B"]]

方法3：使用query方法 #

如果习惯类SQL的语法，可以用query：

# 两种写法都可行
Desired = Given_DF.query("B == True")
Desired = Given_DF.query("B")

之前方法失败的原因 #

• 第一种方法中，isin()需要传入可迭代对象（比如列表[True]），而非单个值True，正确写法为Given_DF[Given_DF["B"].isin([True])]，但没必要用isin，直接布尔索引更简单。
• 第二种方法中，你未将B列设置为索引（仅做了排序），且用字符串"True"匹配布尔值True，类型不匹配导致失败。若要通过索引筛选，需先设置索引：

prep = Given_DF.set_index("B")
Desired = prep.loc[True]  # 注意这里是布尔值True，不是字符串

内容的提问来源于stack exchange，提问作者sonicpoem