在 pandas 中按多个条件选择数据框行

Question

根据某些条件，我可以从 pandas df select 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']]

但我还想使用“cardio”变量来缩小 ['indications'] 列中的 selection 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: Unalignable boolean Series provided as indexer (boolean Series and of the indexed object do not match).

如何使用面罩和另一个 selection，在我的例子中是使用“cardio”变量？

Answer 1

另一个解决方案：

searchfor = ['Neoplasms', 'cancer', 'oncology']
df = df[df['indications'].str.contains('|'.join(searchfor))]

在 pandas 中按多个条件选择数据框行

Selecting dataframe rows by muliple conditions in pandas

python

pandas

multipleselection