Выбор столбцов с условием на Pandas DataFrame

Question

У меня есть dataframe, похожий на это.

col1 col2 
0 something1 something1 
1 something2 something3 
2 something1 something1 
3 something2 something3 
4 something1 something2 

Я пытаюсь фильтровать все строки, которые имеют something1 либо на col1 или col2. Если мне нужна логика состояния в столбце, я могу сделать это с df[df.col1 == 'something1'], но будет ли способ сделать это с помощью нескольких столбцов?

Answer 1

Вы можете использовать all с boolean indexing:

print ((df == 'something1').all(1)) 
0  True 
1 False 
2  True 
3 False 
4 False 
dtype: bool 

print (df[(df == 'something1').all(1)]) 
     col1  col2 
0 something1 something1 
2 something1 something1 

EDIT:

Если нужно выбрать только некоторые столбцы, которые вы можете использовать isin с boolean indexing для выбора желаемого columns, а затем использовать subset - df[cols]:

print (df) 
     col1  col2 col3 
0 something1 something1 a 
1 something2 something3 s 
2 something1 something1 r 
3 something2 something3 a 
4 something1 something2 a 

cols = df.columns[df.columns.isin(['col1','col2'])] 
print (cols) 
Index(['col1', 'col2'], dtype='object') 

print (df[(df[cols] == 'something1').all(1)]) 
     col1  col2 col3 
0 something1 something1 a 
2 something1 something1 r