我想从数据框中选择值，例如：
Vendor_1 Vendor_2 Vendor_3
0 1 0 0
1 0 20 0
2 0 0 300
3 4 0 0
4 0 50 0
5 0 0 500
我想从Vendor_1、2、3保留的值都在单独的列表中，即v_1，v_2，v_3。例如说v_1 = [1]，v_2 = [20]，v_3 = [500]，这意味着我只希望保留这些行。
我已经尝试过类似的方法：
df = df[(df['Vendor_1'].isin(v_1)) & (df['Vendor_2'].isin(v_2)) & ... ]
这给了我一个空的数据框，是上述逻辑所引起的这个问题，还是不存在具有这些约束的行（在我的实际数据帧中可能性很小）。
干杯
编辑：
好的，所以我已经意识到我的示例有一个根本的区别，实际上是我的df中的样子，如果Vendor_1有一个值，那么Vendor_2,3必须为0，依此类推。所以我使用isin链的逻辑没有道理，请更新示例df。
所以我觉得我需要制作3个子集，然后将其合并？
isin 接受字典：
d = {
'Vendor_1':[1],
'Vendor_2':[20],
'Vendor_3':[500]
}
df.isin(d)
输出：
Vendor_1 Vendor_2 Vendor_3
0 True False False
1 False True False
2 False False False
3 False False False
4 False False False
5 False False True
然后根据您的逻辑，要检查any或all：
df[df.isin(d).any(1)]
输出：
Vendor_1 Vendor_2 Vendor_3
0 1 0 0
1 0 20 0
5 0 0 500
但是如果你使用all在这种情况下，例如，你需要Vendor_1=1，Vendor_2=20和Vendor_3=500必须发生在同一行，你会保留这些行。
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