在pandas dataframe中计算多个满足某些条件的列

，可以使用条件筛选和计算函数来实现。

首先，使用条件筛选选取满足某些条件的行，可以使用布尔索引。例如，假设我们有一个名为df的dataframe，其中包含列A、B和C，我们想要选取满足条件A大于10且B小于5的行，可以使用以下代码：

selected_rows = df[(df['A'] > 10) & (df['B'] < 5)]

接下来，我们可以使用选取的行来计算满足条件的列。例如，假设我们想要计算选取的行中列C的平均值，可以使用以下代码：

average_c = selected_rows['C'].mean()

如果我们想要计算多个列的统计量，例如平均值、最大值和最小值，可以使用相应的计算函数。例如，计算选取的行中列C和列D的平均值、最大值和最小值，可以使用以下代码：

average_c = selected_rows['C'].mean()
maximum_c = selected_rows['C'].max()
minimum_c = selected_rows['C'].min()

average_d = selected_rows['D'].mean()
maximum_d = selected_rows['D'].max()
minimum_d = selected_rows['D'].min()

以上是在pandas dataframe中计算多个满足某些条件的列的基本方法。根据具体的需求，可以使用不同的计算函数和条件筛选方式来实现更复杂的计算操作。

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