我正在尝试使用作为df一部分的几个布尔变量来过滤df,但一直未能这样做。
样本数据:
A | B | C | D
John Doe | 45 | True | False
Jane Smith | 32 | False | False
Alan Holmes | 55 | False | True
Eric Lamar | 29 | True | True
C列和D列的数据类型是布尔型的。我想创建一个新的df(df1),其中只有C或D为真的行。应该是这样的:
A | B | C | D
John Doe | 45 | True | False
Alan Holmes | 55 | False | True
Eric Lamar | 29 | True | True
我试过这样的方法,因为它不能处理布尔类型,所以会遇到一些问题:
df1 = df[(df['C']=='True') or (df['D']=='True')]
有什么想法吗?
解决方案1:
解决方案2:
解决方案3:
PS如果您将解决方案更改为:
也会有用的
Pandas docs - boolean indexing
万岁!更多选择!
np.where
pd.Series.where
在df.index
df.select_dtypes
滥用
np.select
或者
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