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如何运行数据框并仅返回满足特定条件的行？必须在先前的行和列上测试此条件。例如：

          #1    #2    #3    #4
1/1/1999   4     2     4     5
1/2/1999   5     2     3     3
1/3/1999   5     2     3     8
1/4/1999   6     4     2     6
1/5/1999   8     3     4     7
1/6/1999   3     2     3     8
1/7/1999   1     3     4     1

我想为每一行测试一些条件，如果所有条件都通过了，我想将该行附加到列表中。例如：

for row in dataframe:
    if [row-1, column 0] + [row-2, column 3] >= 6:
        append row to a list

对于要返回的行，我最多可能有 3 个条件必须为真。我考虑这样做的方法是为每个条件下为真的所有观察结果制作一个列表，然后为所有三个列表中出现的所有行制作一个单独的列表。

我的两个问题如下：

根据先前的行获取满足特定条件的所有行的最快方法是什么？遍历 5,000 行的数据框似乎太长了。特别是如果必须测试潜在的 3 个条件。

获取满足所有 3 个条件的行列表的最佳方法是什么？

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选择行的最快方法是不遍历数据框的行。相反，为您希望选择的行创建一个具有 True 值的掩码（布尔数组），然后调用df[mask]以选择它们：

mask = (df['column 0'].shift(1) + df['column 3'].shift(2) >= 6)
newdf = df[mask]

要将多个条件与逻辑与组合，请使用&：

mask = ((...) & (...))

对于逻辑或使用|：

mask = ((...) | (...))

例如，

In [75]: df = pd.DataFrame({'A':range(5), 'B':range(10,20,2)})

In [76]: df
Out[76]: 
   A   B
0  0  10
1  1  12
2  2  14
3  3  16
4  4  18

In [77]: mask = (df['A'].shift(1) + df['B'].shift(2) > 12)

In [78]: mask
Out[78]: 
0    False
1    False
2    False
3     True
4     True
dtype: bool

In [79]: df[mask]
Out[79]: 
   A   B
3  3  16
4  4  18
于 2013-10-15T21:53:36.517 回答