如何提取pandas DataFrame指定列值为False的所有行

你筛选失败首先要排查列名匹配问题：你代码里写的"Senior Management"和示例数据里的实际列名Sr.Management不一致，所有筛选逻辑首先要保证列名和DataFrame中的列名完全一致，否则会直接报键错误或者返回不符合预期的结果。

可用的筛选写法 #

以下三种写法都可以提取Sr.Management列为False的行，根据你的使用场景选即可：

• 直接等值判断，逻辑最直观

df[df["Sr.Management"] == False]

• 布尔取反写法，和你之前取True行的df[df["列名"]]逻辑完全对应，写法最简洁

df[~df["Sr.Management"]]

• 用eq方法加loc索引，鲁棒性最好，遇到列里有空值NaN的时候不会把空值误判为False返回，也不会触发pandas的链式索引警告

df.loc[df["Sr.Management"].eq(False), :]

结果验证 #

用你提供的示例数据运行上述代码，会准确返回两行符合要求的记录：

Name  Gender  Start Date      Last Login Time  Salary  Bonus%  Sr.Management     Team
2   Maria  Female  1993-04-23  2022-07-02 11:17:00  130590  11.858          False  Finance
5  Dennis    Male  1987-04-18  2022-07-02 01:35:00  115163  10.125          False    Legal

小提示：如果运行前不确定列名到底是什么，可以先跑一句print(df.columns)打印所有列名核对，避免因为列名拼写、空格、缩写差异导致筛选失败。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Vikrala Pavan