如何在列中选择满足列中任一参数的特定行？

Question

我正在尝试用python学习pandas，所以我创建了一个简单的电子表格，其中包含了几部电影，并将其导入python。我如何选择动作片或喜剧片

到目前为止我已经试过了

df2=df[df['Genre']=='Action' or 'Comedy']

以及

df2=df[(df['Genre']=='Action') or (df['Genre']=='Comedy')]

不过，这是可行的

df2 = df[df['Genre']=='Action']
df2 = df2.append(df[df['Genre']=='Comedy'])

但我相信这是一种非正统的方式

有没有更简单或更干净的方法

Answer 1

对于这种情况，我发现运算符.isin更容易理解，也更简洁：

df[df['Genre'].isin(['Action','Comedy'])]

这样，如果有其他条件，就不需要重复那么多次。例如：

df[df['Genre'].isin(['Action','Comedy','Drama','Romance','Kids'])]

比以下更好：

df[(df['Genre']=='Action') | (df['Genre']=='Comedy') | (df['Genre']=='Comedy') |
   (df['Genre']=='Romance') | (df['Genre']=='Kids')]

Answer 2

试试这个，你可以更自由地添加过滤项（类型），而不是链接更多的'或'子句

required_genres = ['Action', 'Comedy']

df[df['Genre'].isin(required_genres)]

显然，你可以用这个来串联更多的论点，来回答你的第二个问题：

df[(df['Genre'].isin(required_genres)) & (df['year'] <='2000')]

Answer 3

你可以做df[(df['Genre']=='Action') | (df['Genre']=='Comedy') & (df['year'] <='2000')]