更干净的分割DFs的方法？

Question

假设您拥有以下df：

df = pd.DataFrame({"VATcheck": [True, False], "taxrate#1": [True, False]})

我想根据每个列的值区分df是否为真：

dffinalselection = dffinal.loc[~df['taxrate#1']] 
dfresult_secondlook55    = dffinal.loc[df['taxrate#1']]

dfresult_secondlook53 = dffinal.loc[~dffinal['VATcheck']]
dfresult_secondlook54   = dffinal.loc[dffinal['VATcheck']]

但是，现在我有4个dfs，我必须再次合并/加入，这在执行多个检查时会变得非常痛苦

是否有一种更干净/更快速的方法来适应多种情况

我的目标是有两个独立的数据帧：一个只有真值，另一个只有假值（基于这两个条件）

请帮忙

Answer 1

df_true = df[df['VATcheck'] & df['taxrate#1']]
df_false = df[~df['VATcheck'] & ~df['taxrate#1']]

（在这种特定情况下，不需要在每个条件周围加括号，因为它们是一元布尔运算符。对于其他运算符，如==，则需要括号，如：df[(df['VATcheck'] == True) & (df['taxrate#1'] == True)]）

对于任意数量的列：

df_true = df[df.all(axis=1)]
df_false = df[~df.any(axis=1)]

有关all和any，请参见熊猫文档