如何选择与多列中的值匹配的行？
例如，我们有以下df
k1 | k2 | v1 | v2
1 | 2 | 3 | 4
1 | 5 | 5 | 6
1 | 8 | 8 | 9
我正在尝试选择中间行：
key_names = ["k1", "k2"]
keys = [1, 5]
selected_rows = df.loc[df[key_names].isin(keys)]
我收到以下错误：
ValueError: Cannot index with multidimensional key
预期的输出是：
1 | 5 | 5 | 6
谢谢
TLDR
根据您的要求使用以下之一：
df[(df[key_names] == keys).all(1)]
df[df[key_names].isin(keys).all(1)]
您已经很接近了，您已经成功创建了蒙版，只需要将其缩小为一个维度以进行索引。
>>> df[key_names].isin(keys)
k1 k2
0 True False
1 True True
2 True False
您只对所有值均为的行感兴趣True，因此可以all在第一个轴上使用来减小尺寸。
>>> df[key_names].isin(keys).all(1)
0 False
1 True
2 False
dtype: bool
这里需要注意的一点是，isin它与顺序无关，因此使用另一种值排序方式，您将获得相同的结果。
>>> df[key_names].isin([5, 1]).all(1)
0 False
1 True
2 False
dtype: bool
如果您只需要精确的排序匹配，请使用==广播比较，而不是isin
>>> (df[key_names] == keys).all(1)
0 False
1 True
2 False
dtype: bool
>>> (df[key_names] == [5, 1]).all(1)
0 False
1 False
2 False
dtype: bool
这里的最后一步是使用1D您创建的掩码为原始DataFrame编制索引：
>>> df[(df[key_names] == keys).all(1)]
k1 k2 v1 v2
1 1 5 5 6
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