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フィルタリングpandas複数のブール列を持つデータフレーム

私はdfの一部であるいくつかのブール変数を使用してdfをフィルタリングしようとしていますが、そうすることができませんでした。

サンプルデータ：

A | B | C | D
John Doe | 45 | True | False
Jane Smith | 32 | False | False
Alan Holmes | 55 | False | True
Eric Lamar | 29 | True | True

列CおよびDのdtypeはブール値です。 CまたはDのいずれかがTrueである行のみを含む新しいdf（df1）を作成します。次のようになります。

A | B | C | D
John Doe | 45 | True | False
Alan Holmes | 55 | False | True
Eric Lamar | 29 | True | True

ブール型を処理できないため、問題に直面するこのようなものを試しました：

df1 = df[(df['C']=='True') or (df['D']=='True')]

何か案は？

pythonpandasnumpydataframeboolean
17
Maya Harary
In [82]: d
Out[82]:
             A   B      C      D
0     John Doe  45   True  False
1   Jane Smith  32  False  False
2  Alan Holmes  55  False   True
3   Eric Lamar  29   True   True

ソリューション1：

In [83]: d.loc[d.C | d.D]
Out[83]:
             A   B      C      D
0     John Doe  45   True  False
2  Alan Holmes  55  False   True
3   Eric Lamar  29   True   True

ソリューション2：

In [94]: d[d[['C','D']].any(1)]
Out[94]:
             A   B      C      D
0     John Doe  45   True  False
2  Alan Holmes  55  False   True
3   Eric Lamar  29   True   True

ソリューション3：

In [95]: d.query("C or D")
Out[95]:
             A   B      C      D
0     John Doe  45   True  False
2  Alan Holmes  55  False   True
3   Eric Lamar  29   True   True

PSソリューションを次のように変更した場合：

df[(df['C']==True) | (df['D']==True)]

それも動作します

Pandas docs-boolean indexing

「PEP苦情」を使用しない理由df["col_name"] is True の代わりに df["col_name"] == True？

In [11]: df = pd.DataFrame({"col":[True, True, True]})

In [12]: df
Out[12]:
    col
0  True
1  True
2  True

In [13]: df["col"] is True
Out[13]: False               # <----- oops, that's not exactly what we wanted
29
MaxU

やった！より多くのオプション！

np.where

df[np.where(df.C | df.D, True, False)]

             A   B      C      D
0     John Doe  45   True  False
2  Alan Holmes  55  False   True
3   Eric Lamar  29   True   True

pd.Series.where オン df.index

df.loc[df.index.where(df.C | df.D).dropna()]

               A   B      C      D
0.0     John Doe  45   True  False
2.0  Alan Holmes  55  False   True
3.0   Eric Lamar  29   True   True

df.select_dtypes

df[df.select_dtypes([bool]).any(1)]   

             A   B      C      D
0     John Doe  45   True  False
2  Alan Holmes  55  False   True
3   Eric Lamar  29   True   True

悪用np.select

df.iloc[np.select([df.C | df.D], [df.index])].drop_duplicates()

             A   B      C      D
0     John Doe  45   True  False
2  Alan Holmes  55  False   True
3   Eric Lamar  29   True   True
8
cs95

または

d[d.eval('C or D')]

Out[1065]:
             A   B      C      D
0     John Doe  45   True  False
2  Alan Holmes  55  False   True
3   Eric Lamar  29   True   True
4
WeNYoBen