当我用布尔索引想筛选多列应该怎么写

当你想通过布尔索引同时筛选多列的数据时，在Pandas DataFrame中，你需要将多个条件放在一个布尔数组里。这个布尔数组会被用于选择满足所有条件的行。下面是一个例子：

假设你有DataFrame `df`，你想筛选出`column1`的值大于`val1`并且`column2`的值小于`val2`的行，可以这样做：

import pandas as pd

# 假设 df 是你的 DataFrame，column1 和 column2 是你要筛选的列
mask = (df['column1'] > val1) & (df['column2'] < val2)

# 使用布尔索引筛选
filtered_df = df[mask]

在这个例子中，`&` 符号表示“逻辑与”，意味着只有当 `column1` 的值大于 `val1` 并且 `column2` 的值小于 `val2` 时，该行才会被包含在新的 `filtered_df` 中。

如果你想筛选的条件更复杂，也可以使用字典来构建多列的条件，例如：

conditions = {'column1': [val11, val12], 'column2': [val21, val22]}
mask = df[list(conditions.keys())].apply(lambda x: x.isin(conditions[x.name]), axis=0).all(axis=1)
filtered_df = df[mask]

在这里，`isin()` 函数用于检查每列的值是否在给定的列表中。