我提供了更多的例子。这个答案和https://stackoverflow.com/a/28159296/是一样的

我将添加其他编辑，使这篇文章更有用。

pandas.DataFrame.query 查询正是为了这个目的。考虑数据框架df

import pandas as pd
import numpy as np

np.random.seed([3,1415])
df = pd.DataFrame(
    np.random.randint(10, size=(10, 5)),
    columns=list('ABCDE')
)

df

   A  B  C  D  E
0  0  2  7  3  8
1  7  0  6  8  6
2  0  2  0  4  9
3  7  3  2  4  3
4  3  6  7  7  4
5  5  3  7  5  9
6  8  7  6  4  7
7  6  2  6  6  5
8  2  8  7  5  8
9  4  7  6  1  5

让我们使用查询过滤所有行D > B

df.query('D > B')

   A  B  C  D  E
0  0  2  7  3  8
1  7  0  6  8  6
2  0  2  0  4  9
3  7  3  2  4  3
4  3  6  7  7  4
5  5  3  7  5  9
7  6  2  6  6  5

我们把它串起来

df.query('D > B').query('C > B')
# equivalent to
# df.query('D > B and C > B')
# but defeats the purpose of demonstrating chaining

   A  B  C  D  E
0  0  2  7  3  8
1  7  0  6  8  6
4  3  6  7  7  4
5  5  3  7  5  9
7  6  2  6  6  5

所以我的看法是，在对数据进行细分以备分析时，你要做两件事。

就行 获得列

Pandas有很多方法来实现这些，还有一些技术可以帮助获取行和列。对于熊猫的新用户来说，选择太多了，可能会感到困惑。

你使用iloc, loc，括号，查询，isin, np。在哪里，面具等等…

方法链接

方法链接是处理数据争执的好方法。在R中，它们有一种简单的方法来做到这一点，你选择()列和过滤()行。

因此，如果我们想在Pandas中保持简单，为什么不对列使用filter()，对行使用query()呢?它们都返回数据框架，所以不需要在布尔索引上添乱，不需要在返回值周围添加df[]。

那它看起来像什么呢? -

df.filter(['col1', 'col2', 'col3']).query("col1 == 'sometext'")

然后你可以链上任何其他方法，如groupby, dropna()， sort_values()， reset_index()等。

通过保持一致并使用filter()来获取列，使用query()来获取行，当一段时间后回到代码时，将更容易阅读您的代码。

但是过滤器可以选择行吗?

是的，这是真的，但默认情况下query()获取行和filter()获取列。因此，如果您坚持使用默认值，则不需要使用axis=参数。

查询()

Query()可以同时使用和/或&/|，你也可以使用比较运算符>，<，>=，<=，==，!=。你也可以使用Python in，而不是in。

您可以使用@my_list将一个列表传递给查询

一些使用查询获取行的示例

df.query('A > B')

df.query('a not in b')

df.query("series == '2206'")

df.query("col1 == @mylist")

df.query('Salary_in_1000 >= 100 & Age < 60 & FT_Team.str.startswith("S").values')

filter ()

所以filter基本上就像使用方括号df[]或df[[]]，因为它使用标签来选择列。但它不仅仅是括号符号。

过滤器有like= param，以帮助选择有部分名称的列。

df.filter(like='partial_name',)

过滤器也有正则表达式来帮助选择

df.filter(regex='reg_string')

综上所述，这种工作方式可能并不适用于任何情况，例如，如果你想使用索引/切片，那么iloc是正确的选择。但这似乎是一种可靠的工作方式，可以简化您的工作流程和代码。

我也有同样的问题，只是我想把这些标准组合成一个OR条件。Wouter Overmeire给出的格式将两个标准组合成一个AND条件，使得两个条件都必须满足:

In [96]: df
Out[96]:
   A  B  C  D
a  1  4  9  1
b  4  5  0  2
c  5  5  1  0
d  1  3  9  6

In [99]: df[(df.A == 1) & (df.D == 6)]
Out[99]:
   A  B  C  D
d  1  3  9  6

但我发现，如果你把每个条件……== True)，并将标准与管道连接，这些标准在OR条件中组合，只要其中任何一个为真就满足:

df[((df.A==1) == True) | ((df.D==6) == True)]

我不完全确定你想要什么，你的最后一行代码也没有帮助，但无论如何:

“链式”过滤是通过将布尔索引中的条件“链式”进行的。

In [96]: df
Out[96]:
   A  B  C  D
a  1  4  9  1
b  4  5  0  2
c  5  5  1  0
d  1  3  9  6

In [99]: df[(df.A == 1) & (df.D == 6)]
Out[99]:
   A  B  C  D
d  1  3  9  6

如果你想要链接方法，你可以添加你自己的掩码方法并使用它。

In [90]: def mask(df, key, value):
   ....:     return df[df[key] == value]
   ....:

In [92]: pandas.DataFrame.mask = mask

In [93]: df = pandas.DataFrame(np.random.randint(0, 10, (4,4)), index=list('abcd'), columns=list('ABCD'))

In [95]: df.ix['d','A'] = df.ix['a', 'A']

In [96]: df
Out[96]:
   A  B  C  D
a  1  4  9  1
b  4  5  0  2
c  5  5  1  0
d  1  3  9  6

In [97]: df.mask('A', 1)
Out[97]:
   A  B  C  D
a  1  4  9  1
d  1  3  9  6

In [98]: df.mask('A', 1).mask('D', 6)
Out[98]:
   A  B  C  D
d  1  3  9  6

这个解决方案在实现方面比较粗糙，但我发现它在使用方面更简洁，而且肯定比其他提出的解决方案更通用。

https://github.com/toobaz/generic_utils/blob/master/generic_utils/pandas/where.py

你不需要下载整个回购:保存文件和做

from where import where as W

应该足够了。然后你可以这样使用它:

df = pd.DataFrame([[1, 2, True],
                   [3, 4, False], 
                   [5, 7, True]],
                  index=range(3), columns=['a', 'b', 'c'])
# On specific column:
print(df.loc[W['a'] > 2])
print(df.loc[-W['a'] == W['b']])
print(df.loc[~W['c']])
# On entire - or subset of a - DataFrame:
print(df.loc[W.sum(axis=1) > 3])
print(df.loc[W[['a', 'b']].diff(axis=1)['b'] > 1])

一个稍微不那么愚蠢的用法示例:

data = pd.read_csv('ugly_db.csv').loc[~(W == '$null$').any(axis=1)]

顺便说一下，即使在使用布尔cols的情况下，

df.loc[W['cond1']].loc[W['cond2']]

能比吗

df.loc[W['cond1'] & W['cond2']]

因为它只在cond1为True时计算cond2。

免责声明:我第一次给出这个答案是因为我没有看到这个。

来自@lodagro的答案很棒。我将通过泛化掩码函数来扩展它:

def mask(df, f):
  return df[f(df)]

然后你可以这样做:

df.mask(lambda x: x[0] < 0).mask(lambda x: x[1] > 0)