在pandas中,可以使用多个布尔掩码并行地从DataFrame列中选择多个子集。下面是具体的步骤:
- 首先,根据特定的条件创建布尔掩码列表。每个布尔掩码都是一个Series或一个与DataFrame具有相同索引的布尔数组,它表示DataFrame中是否满足相应的条件。例如,我们可以使用以下代码创建两个布尔掩码:
mask1 = df['column1'] > 10
mask2 = df['column2'].str.contains('keyword')
- 接下来,使用逐元素逻辑与(&)或逻辑或(|)运算符将布尔掩码合并为一个布尔掩码。使用逻辑与运算符(&)可以同时满足多个条件,使用逻辑或运算符(|)可以满足其中任意一个条件。例如,可以使用以下代码合并两个布尔掩码:
merged_mask = mask1 & mask2
- 最后,使用合并的布尔掩码来选择DataFrame中的子集。可以使用.loc属性通过布尔掩码选择DataFrame的子集。例如,可以使用以下代码选择满足合并布尔掩码条件的子集:
subset = df.loc[merged_mask]
这样,就可以从DataFrame中并行地选择多个子集。
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