如何解决通过熊猫中的多个条件选择数据框行
我可以根据某些条件从pandas df中选择行:
cardio = df[df.indications == 'Cardiovascular / cardiology']
end_aug = '2020-08-31'
start_aug = '2020-08-01'
mask = (df['date']>start_aug) & (df['date']<=end_aug)
df = df.loc[mask,df['indications']]
但是我也想使用“ cardio”变量来缩小[indications]列中的选择范围,例如:
df = df.loc[mask,df['indications']== 'Neoplasms / cancer / oncology']
但是上面的代码返回了一个错误:IndexingError:作为索引器提供了不可对齐的布尔系列(布尔系列和被索引对象的索引不匹配)。
在我的情况下,如何使用“ cardio”变量来使用面罩和其他选择?
解决方法
另一种解决方案:
searchfor = ['Neoplasms','cancer','oncology']
df = df[df['indications'].str.contains('|'.join(searchfor))]
版权声明:本文内容由互联网用户自发贡献,该文观点与技术仅代表作者本人。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如发现本站有涉嫌侵权/违法违规的内容, 请发送邮件至 dio@foxmail.com 举报,一经查实,本站将立刻删除。