在Pandas[复制]中从筛选结果创建bool掩码

Question

我知道如何创建一个掩码来过滤数据帧时，查询一个单一的列：

import pandas as pd
import datetime
index = pd.date_range('2013-1-1',periods=100,freq='30Min')
data = pd.DataFrame(data=list(range(100)), columns=['value'], index=index)
data['value2'] = 'A'
data['value2'].loc[0:10] = 'B'

data

    value   value2
2013-01-01 00:00:00 0   B
2013-01-01 00:30:00 1   B
2013-01-01 01:00:00 2   B
2013-01-01 01:30:00 3   B
2013-01-01 02:00:00 4   B
2013-01-01 02:30:00 5   B
2013-01-01 03:00:00 6   B

我在这里使用一个简单的面具：

mask = data['value'] > 4
data[mask]
    value   value2
2013-01-01 02:30:00 5   B
2013-01-01 03:00:00 6   B
2013-01-01 03:30:00 7   B
2013-01-01 04:00:00 8   B
2013-01-01 04:30:00 9   B
2013-01-01 05:00:00 10  A

我的问题是如何创建具有多列的掩码？因此，如果我这样做：

data[data['value2'] == 'A' ][data['value'] > 4]

这就像我期望的那样过滤，但是如何根据我的另一个例子从中创建布尔掩码呢？我已经为此提供了测试数据，但我经常想在其他类型的数据上创建一个掩码，所以我正在寻找任何指针。

Answer 1

您的布尔掩码是布尔的（显然），因此您可以对它们使用布尔运算。布尔运算符包括（但不限于）

mask = (data['value2'] == 'A') & (data['value'] > 4)

这样可以确保您选择同时满足这两个条件的行。通过替换

data[mask]

虽然这个问题由ayhan在评论中指出的问题的答案来回答，但我认为OP缺乏布尔运算的概念。