如何使用多个布尔条件过滤pandas中的DataFrame数据

错误原因 #

你给布尔条件外层额外添加了方括号[]，原本和DataFrame行数（长度为3）匹配的布尔序列被包裹成了长度为1的列表，pandas索引时无法匹配长度，因此抛出ValueError。

解决方法 #

方案1：修改原代码去掉多余方括号 #

注意多个布尔条件组合时，每个条件都需要用小括号包裹，避免运算符优先级错误：

# 避免使用filter作为变量名，会覆盖Python内置的filter()函数
filter_cond = (df['b'] == 2) | (df['b'] == 5)
df = df[filter_cond]
print(df)

方案2：多离散值匹配更推荐用isin()方法 #

如果是匹配同一列的多个离散值，用isin()写法更简洁，后续新增匹配值时只需修改列表参数即可：

filter_cond = df['b'].isin([2, 5])
df = df[filter_cond]
print(df)

两种方案运行后均可得到你需要的结果：

a  b  c
0  1  2  3
1  4  5  6

内容的提问来源于stack exchange，提问作者stanvooz