如何进行多个查询？

Question

我想做一个多重查询。这是我的数据框：

data = {'Name':['Penny','Ben','Benny','Mark','Ben1','Ben2','Ben3'], 
        'Eng':[5,1,4,3,1,2,3], 
        'Math':[1,5,3,2,2,2,3],
        'Physics':[2,5,3,1,1,2,3],
        'Sports':[4,5,2,3,1,2,3],
        'Total':[12,16,12,9,5,8,12],
        'Group':['A','A','A','A','A','B','B']}

df1=pd.DataFrame(data, columns=['Name','Eng','Math','Physics','Sports','Total','Group']) 
df1

我有3个问题：

1. A组或B组
2. 数学>；英格
3. 名称以“B”开头

我试着一个接一个地做

df1[df1.Name.str.startswith('B')]
df1.query('Math > Eng')
df1[df1.Group == 'A'] #I cannot run the code with df1[df1.Group == 'A' or 'B']

然后，我尝试合并这些查询

df1.query("'Math > Eng' & 'df1[df1.Name.str.startswith('B')]' & 'df1[df1.Group == 'A']")
TokenError: ('EOF in multi-line statement', (2, 0))

我还试图将str.startswith()传递到df.query()

df1.query("df1.Name.str.startswith('B')")
UndefinedVariableError: name 'df1' is not defined

我试过很多方法，但没有一种有效。我怎样才能把这些问题放在一起

Answer 1

解决这个问题的一个很长的方法是为每个过滤器创建一个布尔列，这是透明度最高的方法，对初学者来说也是最好的方法。然后将这些列相加为一个最终过滤器：

df1['filter_1'] = df1['Group'].isin(['A','B'])
df1['filter_2'] = df1['Math'] > df1['Eng']
df1['filter_3'] = df1['Name'].str.startswith('B')

# If all are true
df1['filter_final'] = df1[['filter_1', 'filter_2', 'filter_3']].all(axis=1)

您当然可以将这些步骤合并为一个步骤：

mask = ((df1['Group'].isin(['A','B'])) &
        (df1['Math'] > df1['Eng']) &
        (df1['Name'].str.startswith('B'))
       )

df['filter_final'] = mask

最后，选择满足筛选条件的行的操作如下：

df_filtered = df1[df1['filter_final']]

这将从df1中选择行，其中final_filter == True

Answer 2

首先，答案是：

df1.query("Math > Eng & Name.str.startswith('B') & Group=='A'")

补充意见

1. 在query中，列的名称不随数据帧的名称一起出现
2. df1[df1.Group.isin(['A', 'B'])]或df1.query("Group in ['A', 'B']")而不是df1[df1.Group == 'A' or 'B']