如何检查pandas DataFrame单行是否同时匹配多个条件读取指定CSV文件

你原来的isin逻辑会逐列单独匹配值，只要三个列分别有命中就返回True，无法实现「某一行同时匹配三个参数」的要求，可按以下方案修正：

方案1：直接多条件匹配（适合清单数据量小的场景） #

直接构造三列同时匹配的过滤条件，判断过滤结果是否非空即可：

import os
import pandas as pd

for root, dirs, files in os.walk(CollectionDirectory, topdown=False):
    for File in files:
        # 先拆分文件名去掉后缀，避免后缀干扰参数提取
        file_name_no_ext = os.path.splitext(File)[0]
        name_parts = file_name_no_ext.split("_")
        Energy = int(name_parts[-3])
        Potential = name_parts[-2]
        Try = int(name_parts[-1])
        # 判断是否存在整行同时匹配的记录
        if not checklistDf[(checklistDf['Energy'] == Energy) & (checklistDf['Potential'] == Potential) & (checklistDf['Try'] == Try)].empty:
            # 注意拼接完整路径，避免子目录下文件找不到
            DfNew = pd.read_csv(os.path.join(root, File))
            # 后续可自行添加DfNew的处理逻辑

方案2：预转元组集合（适合文件数量多、清单量大的场景，效率更高） #

提前把清单的三列组合成元组存入集合，匹配时直接判断元组是否在集合中即可，时间复杂度为O(1)：

import os
import pandas as pd

# 提前预处理清单，生成有效组合的集合
valid_combinations = set(checklistDf[['Energy', 'Potential', 'Try']].itertuples(index=False, name=None))

for root, dirs, files in os.walk(CollectionDirectory, topdown=False):
    for File in files:
        file_name_no_ext = os.path.splitext(File)[0]
        name_parts = file_name_no_ext.split("_")
        current_tuple = (int(name_parts[-3]), name_parts[-2], int(name_parts[-1]))
        if current_tuple in valid_combinations:
            DfNew = pd.read_csv(os.path.join(root, File))
            # 后续可自行添加DfNew的处理逻辑

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Amir Ghorbani