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我一直在尝试找出如何根据数据帧的同一个元组中的多个其他值来选择某个值。数据看起来像这样（从当前数据帧复制）

    DealID      PropId LoanId   ServicerId    ServicerPropId
0   BAC98765      15   000015    30220144       010-002-001
1   BAC98765      16   000016    30220092       010-003-001
2   BAC98765      45   000045    30220155       010-045-001
3   BAC98765      48   000048    30220157       010-048-001

在 SQL 术语中，我想要完成的是： 

Select ServicerPropId from dataframe
 where DealID = 'BAC98765' and ServicerId = '30220144'

我尝试了几种不同的方法来对数据进行切片，但似乎无法弄清楚如何让多个选择标准起作用并只将 1 个值返回到变量中。

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columns = ['DealID', 'PropId', 'LoanId', 'ServicerId', 'ServicerPropId']

d = [('A', [ 'BAC98765', '15', '000015', '30220144', '010-002-001']),
     ('B', [ 'BAC98765', '16', '000016', '30220092', '010-003-001']),
     ('C', [ 'BAC98765', '45', '000045', '30220155', '010-045-001']),
     ('D', [ 'BAC98765', '48', '000048', '30220157', '010-048-001']),]

D =  pandas.DataFrame.from_items(d, orient='index', columns=columns)

criterion1 = D['DealID'].map(lambda x: x == 'BAC98765' )
criterion2 = D['ServicerId'].map(lambda x: x == '30220144')

res = D[criterion1 & criterion2]['ServicerPropId']

使用map让您可以设置任何您想要的条件，在这种情况下，您可以更简单地执行此操作（如 DSM 评论中所指出的）

res = D[(D['DealID'] == "BAC98765") & (D["ServicerId"] == "30220144")]['ServicerPropId']

这使

In [35]: print res
A    010-002-001
Name: ServicerPropId

In [36]: type(res)
Out[36]: pandas.core.series.Series

（文档）

于 2013-02-02T19:57:16.330 回答