我是使用 Pandas 的新手。我想從多列值匹配的數(shù)據(jù)框中選擇行。沿著以下路線：如果 A 列等于 AB 列且 B 列等于 BC 列那么我想要這些值。我實(shí)際上并沒有使用 if 語句，我讀到迭代不適用于熊貓。我試圖找到一個(gè)解決方案，我不確定這是我的語法還是它對列的不同數(shù)據(jù)類型不滿意？我的代碼有點(diǎn)長，所以我只提供我嘗試選擇的行，但如果有幫助，我可以發(fā)布整個(gè)代碼。dfequal=dfMerged.loc[(dfMerged['MetCode']==dfMerged['GCD_METCODE']) & (dfMerged[dfMerged['Zone Code']==dfMerged['GCD_Senior_ZONE']]) & (dfMerged[dfMerged['Municipality Code']==dfMerged['GCD_CSDUID']])]編輯*預(yù)期的輸出將是一個(gè)數(shù)據(jù)幀，其中只有語句為真的行才會存在。這是錯(cuò)誤：ValueError: 操作數(shù)無法與形狀一起廣播 (84778,) (4462,)這是我從中提取的數(shù)據(jù)表 FileID,MetCode,Municipality Code,Zone Code,GCD_Senior_ZONE,GCD_METCODE,GCD_CSDUIDA100101,7175,1005018,303006,303006,7175,1005018A100102,7175,1005018,303006,303006,7175,1005018A100103,7175,1005018,303006,303006,7175,1005018A100104,7280,1006009,202003,202003,7280,1006009A100105,7300,1006017,202003,202003,7300,1006017A100108,7300,1006017,202003,202003,7300,1006017A100109,7300,1006017,202003,202003,7300,1006017A100110,1640,1001485,101001,101001,1640,1001485A100111,1640,1001517,101001,101001,1640,1001517A100114,9000,1008011,202003,202003,0,1008011A100115,9000,1001370,101002,101002,0,1001370A100119,9000,1003034,202003,202003,0,1003034
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九州編程
TA貢獻(xiàn)1785條經(jīng)驗(yàn) 獲得超4個(gè)贊
您只需要在括號內(nèi)添加條件，.loc而不是在 df 過濾器內(nèi)重復(fù) DF 過濾器：
首先，創(chuàng)建一個(gè)粗略的數(shù)據(jù)樣本，因?yàn)槌藞D像之外你沒有提供：
# creating the values, first one will be ID, then next 4 will be the values to compare
check_values = [
[1, 5, 10, 20, 30],
[2, 5, 11, 32, 11],
[3, 10, 10, 20, 20],
[4, 9, 9, 11, 11],
[5, 11, 23, 41, 11]
]
# creating columns names
check_cols = ['id', 'A', 'B', 'C', 'D']
# making the DataFrame
dfcheck = pd.DataFrame(check_values, columns=check_cols)
# Setting the id column, just because
dfcheck.set_index('id', inplace=True)
解決方案，您需要將每個(gè)條件嵌套在括號內(nèi)：
dfcheck.loc[(dfcheck['A'] == dfcheck['B']) & (dfcheck['C'] == dfcheck['D'])]
編輯：你錯(cuò)過了什么/做錯(cuò)了什么？：
看看你的過濾器，你在括號內(nèi)添加了不必要的 dfMerged，你的代碼被分成幾行（刪除“** CODE **”中的所有內(nèi)容）：
dfequal=
dfMerged.loc[(dfMerged['MetCode']==dfMerged['GCD_METCODE'])
& (**dfMerged[**dfMerged['Zone Code']==dfMerged['GCD_Senior_ZONE']**]**)
& (**dfMerged[**dfMerged['Municipality Code']==dfMerged['GCD_CSDUID']**]**)]
所以你看，你在一個(gè)不需要的搜索中搜索？它應(yīng)該是：
dfequal=
dfMerged.loc[(dfMerged['MetCode']==dfMerged['GCD_METCODE'])
& (dfMerged['Zone Code']==dfMerged['GCD_Senior_ZONE'])
& (dfMerged['Municipality Code']==dfMerged['GCD_CSDUID'])]
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