[已解决]关于pandas使用的一个小问题，求大佬指教谢谢！

曼查克

先上代码！

>>> df
   城市     收入  年龄
一  北京  10000  50
二  广州  10000  43
三  天津   5000  34
四  上海   5002  40
五  杭州  40000  25
六  成都  50000  25
七  澳门   8000  45
八  南京   5000  32
九  北京   5000  25
十  北京   5000  25
>>> df[df['收入'] + df['年龄'] == 5025 ]
   城市    收入  年龄
九  北京  5000  25
十  北京  5000  25
>>> df[df['收入'] + df['年龄'] in [5025] ]
Traceback (most recent call last):
  File "<pyshell#64>", line 1, in <module>
    df[df['收入'] + df['年龄'] in [5025] ]
  File "C:\python\lib\site-packages\pandas\core\generic.py", line 1329, in __nonzero__
    raise ValueError(
ValueError: The truth value of a Series is ambiguous. Use a.empty, a.bool(), a.item(), a.any() or a.all().

我想筛出收入+年龄等于  5025 or 5032的df
如上所示，单独筛等于一个值是可以做到的，但是我把所有的需求放到一个list里想一起筛的时候就出了问题。
大致原因我也想了一下，可能是因为 df['收入'] + df['年龄'] 对象是 Series，判断它等于一个值会返回一个布尔索引的Series，但是判断Series in list应该是不允许这样写的。
可是我就是想一次性完成多个条件的筛选，请问有办法实现吗？

当然，遍历list一个个筛选再拼接一定是可以的，只是太麻烦了些。

最佳答案

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逃兵

2021-2-25 09:03:57

曼查克 发表于 2021-2-25 08:52
感谢，这样确实是可以。但这个例子中只是两个条件，在实际应用中我会有很多个条件，这样写未免不大合适。

df[(df['收入']+df['年龄']).map(lambda x :x==5025 or x == 5032)]

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逃兵

>>> df[(df['收入']+df['年龄']==5025) | (df['收入']+df['年龄']==5032)]
   城市    收入  年龄
八  南京  5000  32
九  北京  5000  25
十  北京  5000  25

曼查克

逃兵 发表于 2021-2-24 18:33

感谢，这样确实是可以。但这个例子中只是两个条件，在实际应用中我会有很多个条件，这样写未免不大合适。

逃兵

曼查克 发表于 2021-2-25 08:52
感谢，这样确实是可以。但这个例子中只是两个条件，在实际应用中我会有很多个条件，这样写未免不大合适。

df[(df['收入']+df['年龄']).map(lambda x :x==5025 or x == 5032)]

曼查克

逃兵 发表于 2021-2-25 09:03

ok，感谢，我想要的是这样的：

>>> df[(df['收入']+df['年龄']).map(lambda x :x in [5025,5032])]
   城市    收入  年龄
八  南京  5000  32
九  北京  5000  25
十  北京  5000  25

可是还是没有完全理解这句的意思。

逃兵

曼查克 发表于 2021-2-25 09:35
ok，感谢，我想要的是这样的：

可是还是没有完全理解这句的意思。

pandas的map方法可以简而言之这样解释:对dataframe的每个元素执行func函数

这里面使用匿名函数lambda来筛选我们想要的数据

lambda x: x in [5025,5032]

合起来就是筛选满足条件 df['收入'] + df['年龄'] 之和 为5025或5032的选项

曼查克

逃兵 发表于 2021-2-25 09:55
pandas的map方法可以简而言之这样解释:对dataframe的每个元素执行func函数

这里面使用匿名函数lambda ...

原来如此，这个是pandas的map方法啊，再次感谢！