Numpy pandas多列多条件筛选

在数据处理中，经常遇到需要根据多列多条件筛选数据的情况。针对这种情况，可以使用numpy和pandas库提供的功能实现。

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numpy库的多列多条件筛选

numpy库提供了一些函数可以实现多列多条件的筛选。

np.logical_and

numpy库中的logical_and函数用于对数组进行逻辑运算，实现多条件筛选。例如，有一个数组a和两个条件数组b和c，可以利用logical_and函数实现同时满足条件b和c的所有元素的筛选。

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
b = np.array([True,False,False,True,False,True,False])
c = np.array([True,False,True,False,False,False,False])
result = a[np.logical_and(b, c)]
print(result)

输出结果：

[1 4]

np.logical_or

logical_or函数与logical_and函数类似，可以实现满足多个条件中的任意一个条件的元素的筛选。

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
b = np.array([True,False,False,True,False,True,False])
c = np.array([True,False,True,False,False,False,False])
result = a[np.logical_or(b, c)]
print(result)

输出结果：

[1 3 4 6]

np.logical_not

logical_not函数用于对数组进行取反操作，实现筛选不满足条件的元素。

import numpy as np

a = np.array([1,2,3,4,5,6,7])
b = np.array([True,False,False,True,False,True,False])
result = a[np.logical_not(b)]
print(result)

输出结果：

[2 3 5 6 7]

pandas库的多列多条件筛选

除了numpy库，pandas库也提供了多列多条件筛选的功能，更加方便。

多个条件的筛选

pandas库中，可以使用多个条件对数据进行筛选，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
                   'a':[1,2,3,4,5,6,7],
                   'b':[3,4,5,6,7,8,9],
                   'c':['A','B','A','C','C','B','B']
                  })

result = df[(df['a']>2) & (df['b']==5)]
print(result)

输出结果：

   a  b  c
2  3  5  A

多列条件下的筛选

使用多个条件筛选数据通常只满足需求的一部分，有时需要同时满足多列的条件进行筛选。pandas库提供了多列条件的筛选功能，例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
                   'a':[1,2,3,4,5,6,7],
                   'b':[3,4,5,6,7,8,9],
                   'c':['A','B','A','C','C','B','B']
                  })

result = df.loc[(df['a'] > 2) & (df['b'] == 5) & (df['c'] == 'A')]
print(result)

输出结果：

   a  b  c
2  3  5  A

多列条件下的任意一个条件满足

如果需要筛选满足多列条件中的任意一个条件的数据，可以使用pandas库的isin函数。例如：

import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
                   'a':[1,2,3,4,5,6,7],
                   'b':[3,4,5,6,7,8,9],
                   'c':['A','B','A','C','C','B','B']
                  })

result = df.loc[df['c'].isin(['A', 'C'])]
print(result)

输出结果：

  a  b  c
0  1  3  A
2  3  5  A
3  4  6  C
4  5  7  C

### 逻辑运算符

pandas库也支持使用&（and）、|（or）以及~（not）等逻辑运算符进行多列多条件筛选。

``` python
import pandas as pd

df = pd.DataFrame({
                   'a':[1,2,3,4,5,6,7],
                   'b':[3,4,5,6,7,8,9],
                   'c':['A','B','A','C','C','B','B']
                  })

result = df.loc[(df['a']>2) & (df['b']==5) & ~(df['c']=='A')]
print(result)

输出结果：