通过在熊猫的不同列上应用条件过滤数据帧[重复]
我正在寻找通过以下条件过滤df的方法：
由创建的列中的值等于所有者列中的值，状态等于“活动”
在此处输入图像描述
共有2个答案
要实现的条件的逻辑是，要筛选其created_by值不同于其所有者值的所有行，并且状态应该是活动的。
if ((customers_df["created_by"] == customers_df["owner"]) & (customers_df["status"] == "Active")):
# do your Business logic
解决方案：
(df['created_by']==df['owner']) & (df['status']=='Active')
请阅读用户指南：索引和选择数据
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问题内容： 我正在尝试使用Pandas在几个条件下进行布尔索引。我原来的DataFrame称为。如果执行以下操作，将得到预期的结果： 但是，如果我这样做（我认为应该是等效的），则不会返回任何行： 知道导致差异的原因是什么？ 问题答案： 使用是因为运算符优先级： 或者，在单独的行上创建条件： 样品 ：
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我有这种熊猫。数据框。“a”、“b”是获得“x”和“y”时的条件。 我需要绘制关于相同条件的（x，y）结肠的折线图。预期结果图为： 当然，这个图像是由以下代码手动给出的： 我的问题是，当获得一个包含条件列x和y的数据帧时，如何动态地绘制如上所述的图。 列名是固定的。但是，条件列的值是动态更改的。因此，我不能使用10、20、100、200的值。 如果我有下面的“用a和b过滤”方法，我认为问题解决了：
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你能帮我连接两个数据帧吗。 我有两个数据帧。 DF1： DF2： 我需要基于前两个数据帧创建一个数据帧，左连接两列。列index和val2在两个数据帧中具有相同的名称。df3的结果应该如下所示： 应该删除df1中不存在的df2中的索引，如果df1中的索引具有与df2中相同的val2，则应该将1添加到新的列val3中，否则：NaN。 非常感谢提前！
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问题内容： 我有很多行的python pandas数据框。从这些行中，我想切出并且仅使用“ body”列中包含单词“ ball”的行。为此，我可以这样做： 问题是，我希望它不区分大小写，这意味着如果出现Ball或bAll一词，我也希望它们。进行不区分大小写的搜索的一种方法是将字符串转换为小写，然后以这种方式搜索。我想知道如何去做。我试过了 但这是行不通的。我不确定是否应该在此等性质上使用lambd
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我试图子集一个熊猫DataFrame在python基于两个逻辑语句 即。 但是第3行的语法无效。 有没有一种方法可以在一行中完成？
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如果您确切地知道如何过滤数据帧，那么解决方案很简单：